数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典（一）
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
数据治理实践：元数据管理架构的演变
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
也就是我们缺乏对数据资产的管理。事实上，有很多公司都提供了开源的解决方案来解决上述问题，这也就是数据发现与元数据管理工具，
在这篇文章中，我将描述行业迄今为止元数据管理的三代架构，
希望本文能帮助您在选择自己的数据治理解决方案时做出最佳决策。
大数据治理——搭建大数据探索平台
在数据治理中，数据探索服务的价值在初期往往是被忽视的，但是随着业务的增加，分析人员的增加，数据探索服务的价值就会越来越大。
一个成功的数据管理平台，不仅仅要提供各种数据分析的工具，提供各种各样的数据源，更要提供数据探索的能力。
前瞻|Amundsen的数据血缘功能
目前，Amundsen并不支持表级别和列级别的数据血缘功能，也没有办法展示数据的来龙去脉。
作为Amundsen一项非常核心的功能，Lineage功能早已经提上日程，并进入设计与研发阶段。本位将展示此功能的一些基本设计。