欢迎阅读DataMate的官方文档。在这里，您将找到有关我们项目的详细信息、使用指南和技术资源，帮助您更好地理解和使用我们的产品。无论您是新手还是有经验的用户，我们的文档都旨在为您提供所需的信息和支持。请随时浏览各个章节，发现更多内容！
1 - 概述
DataMate，一个开源的数据治理解决方案，帮助企业高效管理和利用数据资产。
欢迎大家使用 DataMate！DataMate 是一个开源的数据治理解决方案，旨在帮助企业高效管理和利用数据资产。 无论您是数据管理员、数据分析师，还是业务用户，DataMate 都能为您提供强大的工具和功能，助力您的数据驱动决策。 如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎访问我们的 GitHub 主页 提交 issue 或参与讨论。 让我们一起打造更好的数据治理体验！
主要功能
- 数据目录管理：集中管理企业数据资产，支持数据分类、标签和搜索功能。
- 数据血缘分析：可视化展示数据流转过程，帮助用户理解数据来源和去向。
- 数据质量监控：实时监控数据质量指标，及时发现和处理数据问题。
- 权限管理：细粒度的权限控制，确保数据安全合规。
- 报表与分析：提供丰富的数据报表和分析工具，支持多维度数据洞察。
快速开始
- 快速开始: 快速安装和配置DataMate
2 - 快速开始
快速安装和配置DataMate
安装和配置DataMate所需的基本步骤。
前置条件
- Git (用于拉取源码)
- Make (用于构建和安装)
- Docker (用于构建镜像和部署服务)
- Docker-Compose (用于部署服务-docker方式)
- kubernetes (用于部署服务-k8s方式)
- Helm (用于部署服务-k8s方式)
拉取代码
git clone git@github.com:ModelEngine-Group/DataMate.git
cd DataMate
镜像构建
make build
Docker安装
make install INSTALLER=docker
kubernetes安装
make install INSTALLER=k8s
3 - 贡献指南
欢迎来到 DataMate 项目，我们欢迎所有形式的贡献，包括但不限于文档、代码、测试、翻译等。
DataMate 是企业级数据处理开源项目，致力于为模型训练、AI 应用、数据飞轮等场景提供高效数据解决方案。我们欢迎所有开发者、文档创作者、测试工程师通过代码提交、文档优化、问题反馈、社区支持等方式参与贡献。
若你是首次参与开源项目，建议先阅读 开源贡献新手 ，再结合本指南开展操作。所有贡献均需遵循 DataMate 行为准则。
一、贡献范围与方式
DataMate 开源项目的贡献覆盖以下核心场景，你可根据自身擅长领域选择参与方向：
| 贡献类型 | 具体内容 | 适合人群 |
|---|---|---|
| 代码贡献 | 核心功能开发、Bug 修复、性能优化、新特性提案 | 后端 / 前端开发者、数据工程师 |
| 文档贡献 | 用户手册更新、API 文档完善、教程编写、贡献指南优化 | 技术文档创作者、资深用户 |
| 测试贡献 | 编写单元测试 / 集成测试、反馈测试问题、参与兼容性测试 | 测试工程师、质量保障人员 |
| 社区贡献 | 解答 GitHub Issues、参与社区讨论、分享使用案例 | 所有用户、技术爱好者 |
| 设计贡献 | 界面交互优化、Logo / 图标设计、文档视觉升级 | UI/UX 设计师、视觉设计师 |
感谢你选择参与 DataMate 开源项目的建设！无论是代码、文档还是社区支持，每一份贡献都将助力项目成长，推动企业级数据处理技术的发展。若在贡献过程中遇到任何问题，欢迎随时通过社区渠道寻求帮助。