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数据目录和可观测性平台列表

DataHub Amundsen 数据管理数据发现数据目录 Github 开源项目

该项目收集了一系列精心挑选的数据目录和监控平台，帮助企业高效发现、管理和观察数据。通过综合列表，用户可以比较开源和专有工具的不同功能，如数据溯源、数据质量保障和数据协作，满足多样化的数据管理需求。

awesome-business-intelligence - 优化商业智能工具的权威资源列表

ETL工具Github开源项目数据可视化数据平台数据建模数据集成

本项目汇集了商业智能领域的顶级工具,涵盖数据分析全流程。包括数据监控、可视化、集成、建模、血缘分析、ETL等关键环节的SaaS及开源方案。为数据从业者和企业提供了全面的工具参考,助力选择最适合的数据解决方案。该项目收录了商业智能生态中的核心工具,覆盖从数据采集到分析呈现的完整链路。包含数据监控、分析客户端、可视化、集成、建模、血缘分析、可观察性、ETL编排等18个关键领域的SaaS和开源解决方案。为数据团队和企业提供了全面的工具参考,有助于构建高效的数据栈。

awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南

Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库

本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。

awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库

Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

geospatial-data-catalogs - 地理空间数据集目录汇总工具

GithubSTAC云计算平台地理空间数据开放数据开源项目数据目录

本项目整合了主流云平台的地理空间数据目录，支持CSV和JSON格式输出，方便开发者快速检索和使用数据。通过每日更新和提供相关资源链接，确保用户能够获取最新、最全面的地理空间数据信息。

awesome-observability - 可观测性资源和工具大全

Github可观测性开源项目指标日志监控追踪

这是一个综合性的可观测性资源列表,包含监控、日志和追踪等领域的最佳实践与工具。涵盖了指标收集、负载测试、数据传输、存储和可视化等多个方面的开源及商业解决方案。适合开发、运维和架构人员参考,有助于提升系统可观测性。

datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台

DataHubGithub元数据管理开源项目数据发现平台数据目录

DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。

amundsen - 开源数据发现和元数据引擎提高数据分析生产力

AmundsenGithub元数据引擎开源项目数据发现数据管理

Amundsen是一个开源数据发现和元数据管理平台，通过索引数据资源并提供基于使用模式的搜索功能，帮助数据团队提高工作效率。该平台支持多种数据源集成，包括数据库、仪表盘和ETL工具，为用户提供全面的数据资产视图。Amundsen的核心功能类似于数据资源的搜索引擎，让数据分析师和工程师能够快速找到所需的数据。

awesome-db-tools - 完整数据库工具列表助力高效数据管理

CLIGUIGithubIDE开源开源项目数据库工具

这是一个由社区维护的数据库工具汇总，囊括了实用和创新型工具，涵盖IDE、图形界面、命令行、架构管理、API、监控、备份和测试等多个领域。适用于主流数据库系统，旨在简化数据库相关工作流程。该列表不断更新，为数据库专业人员提供全面的工具参考。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

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