데이터 분석을 하기 전에는 어떤 데이터를 활용할지 탐색하는 Data Discovery의 단계가 필수적입니다. 점점 방대해지는 데이터 중 어떤 테이블을 봐야하는지, 업데이트 주기나 신뢰도는 어떻게 되는지를 매번 담당자를 찾아 확인하려면 매우 비효율적일 수밖에 없습니다. 이러한 니즈를 해결하기 위해 모든 메타데이터를 저장하고 관리하는 Data Discovery Platform(DDP)이 등장합니다! DDP는 무엇인지, 그리고 현재 오픈소스로 공개된 것들의 기능을 비교한 내용을 담고 있는 아티클이라 일독 추천드립니다. 링크는 긱뉴스에서 영어 원문을 번역/정리한 것이라 쭉 읽기 편합니다. 현재 리프트의 아문센이 가장 널리 그리고 많이 쓰이고 있다고 하는데요, 긱뉴스 댓글에 있던 베이글코드에서 아문센을 도입한 글 역시 설명이 잘 되어있어서 이해하기 좋았습니다. 참고 링크로 남겨두겠습니다. https://medium.com/bagelcode/data-discovery-platform-at-bagelcode-b58a622d17fd