0、前言

尽管数据行业的新词热度，由大数据平台->数据治理->数据中台->数字化转型（现代数据技术栈）转换，做为这些新词的基础组成部分，数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台等技术方案，依旧处于Gartner曲线的爬升恢复期，相关平台百花齐放，一统江湖的开源平台或者商用产品还没出现，在推进企业数字化转型落地过程中，实现数据治理、数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台的选型，依旧是一项考验人能力的活。

一、Atlas

开源地址：https://github.com/apache/atlas

Atlas最早由大数据平台三驾马车（Cloudera,Hortonworks,MapR）之一HortonWorks公司开发，用来管理Hadoop项目里面的元数据，进而设计为数据治理的框架，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。

后来开源出来给Apache社区进行孵化，得到Aetna，Merck，Target，SAS，IBM等公司的支持进行发展演进。因其支持横向海量扩展、良好的集成能力和开源的特点，国内大部分厂家选择使用Atlas或对其进行二次开发。目前，Cloudera,Hortonworks已经并购，MapR也鲜有新品。

大数据技术领域，相较于Hadoop技术平台风头正盛的2016年，已经发生了巨大的变化，Hadoop体系正在逐步淡出舞台中央。MPP、现代技术栈、云原生数据库等登上舞台，例如Clickhouse、Doris、StarRocks、Databend、Materialize、Ringswave。

Atlas的优点：

大厂开源，深度集成Hadoop生态中的Hive，支持表级、字段级血缘
与HDP原生集成，支持对接Ranger实现行列级数据权限管控，安装便捷省心
强大的元数据元模型，支持元数据定制及扩展

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源代码不复杂，国内有大量平台基于Atlas定制修改为商用产品

Atlas的不足：

其优势也是劣势，母开源公司已被并购，历史悠久，不再是一种优势，反而是一种负担
Hadoop体系已经走向衰退，如何只是完美支持Hive和Hadoop体系，已经无法满足现在快速发展的技术要求
其设计界面复杂，体验老旧、数据目录及数据检索都不够便捷
使用体验复杂及产品功能更聚焦于解决技术人员的问题，而非数据的最终用户，比如业务人员
生态渐渐失去新鲜感、新的类似平台不断发展

选型建议：

1）如果您只有Hadoop生态，可以试试。

2）如果您的数据资产是面向数据团队的技术人员，可以试试。

二、DataHub

开源地址：https://github.com/datahub-project/datahub 7.2K star

DataHub是由Linkedin开源的，官方Slogan：The Metadata Platform for the Modern Data Stack - 为现代数据栈而生的元数据平台。目的就是为了解决多种多样数据生态系统的元数据管理问题，它提供元数据检索、数据发现、数据监测和数据监管能力，帮助大家解决数据管理的复杂性。

DataHub基于Apache License 2开源，采用基于推送的数据收集架构（当然也支持pull拉取的方式），能够持续收集变化的元数据。当前版本已经集成了大部分流行数据生态系统接入能力，包括但不限于：Kafka, Airflow, MySQL, SQL Server, Postgres, LDAP, Snowflake, Hive, BigQuery。

Datahub的优点：

名门开源，与Kafka同家庭。社区活跃，发展势头迅猛，版本更新迭代迅速。
定位清晰且宏远，Slogan可以看出团队的雄心壮志及后期投入，且不断迭代更新的版本也应证了这一点。
底层架构灵活先进，未扩展集成而生，支持推送和拉去模式，详见：https://datahubproject.io/docs/architecture/architecture/
UI界面简单易用，技术人员及业务人员友好
接口丰富，功能全面

Datahub的不足：

前端界面不支持国际化，界面的构建和使用逻辑不够中国化
版更更新迭代快，使用后升级是个难题
较多功能在建设中，例如Hive列级血缘
部分功能性能还需要优化，例如SQL Profile
中文资料不多，中文交流社群也不多

https://mp.weixin.qq.com/s/iP6sc2DzPaeAKpSWNmf8hQ

选型建议：1）如果有至少半个前端开发人员+后台开发人员；2）如果需要用户体验较好的数据资产管理平台；3）如果有需要扩展支持各种平台、系统的元数据。请把Datahub列为最高选择。尽管列举了一些不足，但是开源产品中Datahub目前是相对最好的选择。笔者也在生产中使用，有问题的可以随时沟通交流。

商用版本: Metaphor（https://metaphor.io/）是Datahub的SaaS版本。

三、Marquez

开源地址：https://github.com/MarquezProject/marquez 1.3K star

Marquez的优点：

界面美观，操作细节设计比较棒
部署简单，代码简洁
依靠底层OpenLineage协议，结构较好

Marquez的不足：

聚焦数据资产/血缘的可视化，数据资产管理的一些功能，需要较多开发工作

选型建议：1）如果您有功能强大的元数据及数据资产管理平台后端，仅需要数据资产的可视化及血缘展示，可以考虑使用体验。2）界面展示比较棒，支持选择依赖线路高亮及隐藏支线依赖。要做到数据资产管理、元数据采集有较多的工作要做。

商用版本: Datakin（https://datakin.com/）是Marquez的SaaS版本. 支持 Apache Hive, Amazon RDS, Teradata, Amazon Redshift, Amazon S3, and Cassandra.

四、Amundsen

开源地址：https://github.com/amundsen-io/amundsen 3.8K star

Amundsen 是来自Lyft 开源的元数据管理、数据发现平台，功能点很全，有一个比较全的前端、后端以及数据处理框架

Amundsen的优点：

Lyft大厂开源，社区活跃，版本更新较多
定位清晰明确，与Datahub类似，致力于成为现代数据栈中的数据目录产品
支持对接较多的数据平台与工具

Amundsen的不足：

中规中矩的UI界面，操作便捷性不足
中文文档不多
血缘、标签、术语等功能方面不如Datahub使用便捷
较多支持友好的组件，国内使用的不多

https://mp.weixin.qq.com/s/5w6euvUWzm5RWXgisB-rMg

https://mp.weixin.qq.com/s/iVocnMV8zuQN-jcID83nSg

选型建议：

1）如果有人折腾，建议选择Datahub，如果没人折腾，选择Amundsen够折腾

商用版本: Stemma（https://www.stemma.ai/）是Amundsen的SaaS 版本。

五、Open Data Discovery

开源地址：https://github.com/opendatadiscovery/odd-platform （692 star）

Open Data Discover是一个开源的数据发现和可观测性平台。它旨在通过使数据更易于发现、管理、可观察、可靠和安全，帮助数据驱动企业实现数据民主化。由于ODD支持开放数据标准，因此数据团队能够在各种数据工具之间进行更高效的数据交换。

说实在，平台的UI确实非常漂亮。它的摄取是基于规范的。但是，该平台正在开发中，因此一些功能仍在开发中。

Open Data Discovery的优点：

提供在线体验Demo环境，有助于推广拉新
UI界面美观漂亮，界面操作逻辑符合国人使用习惯
项目年轻，能够在已有的众多数据资产项目中吸取经验
集成了数据质量模块
Datahub有的一些优秀功能都做了规划
支持开放数据标准，感觉也没啥用，国内玩不转
提供了调度工作流告警接口
基于数据可观测的新理念设计
ML是第一等公民，这个是对赌未来的AI发展预期

Open Data Discovery的不足：

项目处于起步阶段，社区还不太活跃
与Datahub大量功能重叠
中文资料少的可怜
产品的定位？

相关介绍：https://demo.oddp.io/ 百闻不如一见，百见不如一干。

选型建议：项目处于早期，国内生态还未起来。有尝新意识和乐于折腾精神的人，可以去跟踪、研究。生产环境搭建使用，需要做好前、后端问题，都去深挖源码的准备。

六、Open Metadata

开源地址：https://github.com/open-metadata/OpenMetadata （1.9K star）

OpenMetadata是元数据的开放标准，为端到端元数据管理解决方案提供了基础能力。提供数据发现、数据治理、数据协同、数据质量和可观测性的所有必要组件。

与Open Data Discover类似，其UI非常美观，其操作和使用逻辑，也符合业务人员的习惯。

Open Metadata的优点：

提供在线体验Demo环境，有助于推广拉新
UI界面美观漂亮，界面操作逻辑符合国人使用习惯
项目年轻，能够在已有的众多数据资产项目中吸取经验
集成了数据质量模块
支持开放数据标准，感觉也没啥用，国内玩不转
基于数据可观测的新理念设计

Open Metadata的不足：

项目处于起步阶段，国人参与不多
与Open Data Discovery的区分度不是特别大
产品还在快速开发中
中文资料少的可怜

相关介绍：https://sandbox.open-metadata.org/ 百闻不如一见，百见不如一干。

商用版本：collate（https://www.getcollate.io/）是Open Metadata的SaaS版本。

七、Magda

开源地址：https://github.com/magda-io/magda （408 star）

Magda是一个数据目录系统，提供数据编目、增强、搜索、跟踪和排序等功能。支持内部、外部数据源，支持大数据及小数据处理，支持通过文件、数据库或API的方式对外提供数据资产服务。

目标用户：数据技术人员，例如数据分析师、数据科学家和数据工程师。

价值目标：为数据技术人员，提供历史数据版本管理、重复数据检测等辅助功能，提高数据查询、管理的效率及质量。

Magda的优点：

轻量、简单的数据目录管理平台
支持数据预览
功能聚焦，独立部署
界面朴素简洁
支持地图数据

Magda的不足：

功能单一，与下面的CKAN一样，定位于数据编目，数据展示及共享
海量数据传输，性能有问题
不支持现代大数据同步、集成
功能相对单一

相关介绍：https://demo.dev.magda.io/ 百闻不如一见，百见不如一试。

选型建议：现在的数据中台、数据资产平台都会包含类似的数据门户，Magda的功能会被集成，企业基本上比较少的场景会单独使用。

八、CKAN

开源地址：https://github.com/ckan/ckan （3.7K star）

CKAN是世界领先的开源数据门户平台，用于制作开放数据网站的工具。CKAN使发布、共享和处理数据变得容易。这是一个数据管理系统，它为编目、存储和访问数据集提供了强大的平台，具有丰富的前端、完整的API（用于数据和目录）、可视化工具等。

上面的描述，是直接百度翻译CKAN github主页的描述。用大白话说，CKAN就是一个工具，可以帮助您把个人或者企业的数据集通过网站的方式展示出去。其他人可以浏览、检索、预览、编目、下载。CKAN非常适合国家、地方政府、研究机构、学校和其他组织用于开放数据。

CKAN的优点：

Python主要开发语言，上手入门似乎不是问题哈
历史悠久，有大量的政府、研究组织用来开放公开数据
使用简单、独立部署
功能聚焦，中小规模数据编目、开发、预览及下载

CKAN的不足：

聚焦于数据门户，即编目组织数据、提供数据预览及下载。
海量数据传输，性能有问题
不支持现代大数据同步、集成
功能相对单一

相关介绍：https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/125676123

选型建议：现在的数据中台、数据资产平台都会包含类似的数据门户，CKAN的功能会被集成，企业基本上比较少的场景会单独使用。政府、学校等机构有不少应用场景。

总结

数据治理、数据资产管理等工作，是企业数字化转型中的底层基建，很重要，却又很难体现出效果和价值。上层数据战略、数据架构、数据流程、数据规范等问题，在组织层面没有解决；不论数据资产平台等工作规划和实现得如何好，都只能体现出杯水车薪的效果。

参考资料：

1.wx公众号（大数据流动）-《12款开源数据资产(元数据)管理平台选型分析（一）》

2.wx公众号（大数据与数字化转型）-《12款开源数据资产(元数据)管理平台选型分析（二）》

开源数据资产(元数据)管理平台选型对比