Data Governance. Databricks Unity Catalog
Databricks Unity Catalog
Unified governance dla danych i AI w Databricks
Zweryfikowano: 2026-07-01
Najlepsze dla
- platforma danych i AI na Databricks
- lakehouse, kontrola dostępu do tabel i modeli
- automatyczny lineage w Databricks
Mocne strony
- Natywna integracja z Databricks
- Centralna kontrola dostępu, audyt i lineage
- Governance dla danych i assetów AI
Słabe strony
- Największą wartość daje w ekosystemie Databricks
- Nie zastępuje firmowego katalogu obejmującego wszystkie systemy
- Dane poza Databricks wymagają dodatkowych integracji
Kiedy wybrać
- Databricks jest centralną platformą danych
- Budujesz lakehouse i rozwiązania AI na Databricks
- Potrzebujesz lineage i access control na poziomie kolumn
Kiedy unikać
- Nie używasz Databricks jako core platformy
- Potrzebujesz business glossary i workflow dla całej firmy bez lakehouse
- Szukasz narzędzia tylko dla BI self-service bez data engineering
Cennik (orientacyjnie)
Część platformy Databricks - koszt zależy od workspace i zużycia.
Funkcje
- Tak - Data catalog
- Nie - Business glossary
- Tak - Lineage
- Nie - Data quality
- Tak - Klasyfikacja danych
- Tak - Access governance
- Nie - Workflow / stewardship
- Tak - Kontekst dla AI
Integracje
Databricks, Delta Lake, MLflow, Spark
Źródła i metodologia
Materiał ma charakter informacyjny. Cenniki i zakres funkcji weryfikuj u vendorów przed zakupem.