大数据数据治理工具

大数据数据治理-CSDN博客

大数据数据治理工具:

开源工具:

  1. Apache Atlas

    • 一个开源的数据治理和元数据框架,为Hadoop生态系统提供数据分类、管理和安全功能。

  2. Apache Ranger

    • 一个集中式安全管理框架,用于在Hadoop生态系统中提供、监控和管理数据安全和策略。

  3. DataHub

    • LinkedIn开发的一个开源元数据管理平台,用于构建可扩展的元数据驱动的应用程序。

  4. Great Expectations

    • 一个开源的数据质量检测和文档工具,用于确保数据管道中的数据质量。

商业工具:

  1. Informatica Data Governance & Compliance

    • 提供全面的数据治理解决方案,包括数据质量、元数据管理、数据隐私和合规性监控。

  2. Collibra

    • 一个数据智能平台,提供数据目录、数据治理、数据质量和数据隐私管理功能。

  3. IBM InfoSphere Information Governance Catalog

    • 提供元数据管理、数据质量分析、数据治理和合规性监控功能。

  4. Talend Data Fabric

    • 一个集成平台,提供数据质量、数据集成、数据治理和大数据处理功能。

  5. SAP Data Intelligence

    • 提供数据发现、数据管道、数据治理和多云管理功能,支持企业级数据管理。

  6. Alation

    • 一个数据目录平台,提供数据搜索、发现、协作和治理功能。

  7. Microsoft Azure Purview

    • 一个统一的数据治理服务,帮助组织管理数据资产、扫描数据、分类数据并确保合规性。

  8. Oracle Enterprise Data Quality

    • 提供数据质量管理工具,帮助组织确保数据准确性和一致性。

  9. SAS Data Governance

    • 提供数据治理框架,包括数据质量、元数据管理、数据安全和合规性监控。

选择合适的大数据数据治理工具时,组织应考虑其特定的业务需求、数据环境、预算和技术栈。正确地实施大数据数据治理工具可以帮助组织提高数据质量,确保数据安全,遵守法规要求,并最终支持更好的决策制定。




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