产品分析 | 数据资产目录竞品分析

清小墨
1 评论 4736 浏览 48 收藏 11 分钟

怎么建设数据资产目录产品?或许我们可以看看这篇竞品分析,从而帮助自己理清思路。这篇文章里,作者便分析了市场上主流的包含数据资产目录的产品,并梳理了一份竞品分析,一起来看看,或许会对你有所帮助。

一、分析背景和目的

分析市场上主流的包含数据资产目录的产品,重新整理一篇竞品分析以供参考和学习。

二、版本信息

三、名词解释

四、需求背景

1. 产品现状

  1. 建设了数据资产目录,但是偏技术向,比较难用,细节流程上欠考虑。
  2. 元数据的采集不够灵活。
  3. 元数据管理难用,数据的审批欠考虑。

2. 用户调研

1)业务人员:有个数据分析需求,他们想要的是快速的查找相关数据,确定该数据就是自己要使用的。

2)数据开发

  • 想快速知道数据影响链路,评估修改的影响范围;数据错误,快速根据数据链路进行排查。
  • 想了解哪些数据查看次数最多,哪些数据根本无人问津,哪些是重复建设的数据,指导数据开发对模型的调整。

3)领导:查看数据目录,了解数仓里有哪些数据,有多少数据,数仓建设的怎么样。

3. 竞品选择和分析

网易EasyData:https://study.sf.163.com/documents/read/EasyDataBook/easydmap.md

华为DataArt Studio:https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsstudio/dataartsstudio_01_0804.html

阿里DataWorks:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-10?spm=a2c4g.11186623.0.0.62b276162FMOXv

不同厂商的数据资产目录展示的数据实体都不一样,除了基础的表,字段外,其他可根据实际需求情况确定。

数据资产目录产品定位偏向:

  1. 产品卖点主要是,元数据可以通过其他系统直接采集。华为和阿里的数据资产目录产品定位主要是偏向这种形式,也是因为售卖配套的数据开发工具,数据资产目录是一个附属的产品。
  2. 产品定位更偏企业内部使用,主要靠手动维护以及自动采集部分元数据。网易的EasyData中的数据资产目录产品定位更偏向这个,在元数据使用和治理上做的更好。

对于我们来说,没有其他更多的系统做支撑。所以主要是对网易的EasyData进行产品分析和参考,且EasyData的功能和流程更符合业务使用逻辑。

五、需求说明

1. 业务架构图

2. 业务流程图

3. 产品信息架构

4. 产品路线图

5. 需求清单

6. 用例图

六、功能详细说明

1. 配置管理

1)元数据模型配置

① 功能说明:对于需要采集的数据资产实体,进行元数据模型定义,包括技术元数据模型,业务元数据模型,管理元数据模型等等,根据实际需求和情况可写死,可做页面配置化。对于表来说,不同层级的表可以元数据有所差距,元数据模型可以只定义一套,属性可以定义为非必填。

② 功能结构

2)自定义目录配置

① 功能说明:自定义目录配置可用于用户根据具体的业务理解和需求,对数据资产进行自定义分类。

② 功能结构

2. 元数据管理

实现灵活的元数据的采集。

1)元数据采集

功能说明:元数据采集以手动采集为主,自动采集为辅,对数据仓库、数据库等存储系统进行元数据采集。

2)采集元数据主要流程(自动/手动)

3)采集任务管理功能结构

当元数据采集任务未指定采集范围时,默认采集该数据连接下的所有数据表/文件。采集任务运行完成后,如果该数据连接下有新增数据表/文件,则需再次运行元数据采集任务,才能采集到新增数据表/文件的元数据。

4)采集任务配置流程

网易EasyData元数据自动采集内容(图内信息肯定不全,可作参考):

5)说明

  1. 手动添加元数据后,可配置采集任务。周期性或手动更新相关元数据(数据源类型、数据源、表物理名称都一致的视为同一数据资产)。
  2. 由上图可见,在没有对接数据开发工具的情况下,可自动采集的元数据信息基础且有限,大部分元数据还得靠手动维护。
  3. 选择自动采集的元数据时,须保证机器自动采集的内容准确性。

3. 元数据治理流程(以网易EasyData为例)

治理流程和组织架构密不可分,审批流程贯穿治理流程。对于组织架构不完整的企业,可直接略过草稿状态。有点过于麻烦了。

数据资产状态图:

发布后才可以在资产目录中查询到,上线下线的版本均为同一版本,修改/治理后会生产新的版本,用来覆盖已发布/已下线版本

4. 数据目录

功能说明:元数据模型是数据目录的数据基建,数据目录围绕元数据基建,和业务场景做一系列的功能。

功能结构图:

5. 数据血缘

功能说明:对数据上下游链路图形化展示。

  • 血缘视图种类:关系视图,列表视图。
  • 血缘种类:表级血缘、字段级血缘(字段级血缘:EasyData字段血缘仅支持列表视图,且仅支持展示一张表,猜测是在实际业务中,字段血缘用图形化加载缓慢或会出现卡死,列表式可快速加载且使用不会卡顿)。
  • 影响通知:变更影响通知到下游所有链路相关人员。

功能结构图:

6. 我的资产

1)我的订阅

订阅后,将会接收订阅资产元数据变动信息。

2)我的收藏

其他补充

  1. 数据标准一定要建设在数据资产目录前。
  2. 组织的建设,很大程度上决定数据资产维护的准确性和权威性。

本文由 @清小墨 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 请问老师元数据和资产是1对1,还是1对多呢?

    来自四川 回复
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