数字化转型极大地改变了我们开展业务的方式，这一点在数据治理方面体现得最为明显。 有效的数据治理工具对于确保数据完整性和帮助您应对不断变化的合规性标准和安全要求至关重要。 这篇文章将帮助您更好地掌握数据治理软件及其框架。 您还将认识到数据治理工具的重要性。 此外，这篇文章列出了市场上最常用的 13 种数据治理工具。
什么是数据治理？
数据治理是指您为维护数据安全、私密、正确、可访问和可用所做的一切。 它包括人们必须执行的操作、他们必须遵守的流程以及将在整个数据生命周期中为他们提供帮助的技术。
数据治理是建立内部标准和数据策略的过程，这些标准和数据策略管理数据的接收、存储、处理和处置方式。 它决定了谁可以访问哪些数据以及哪些数据受到监管。 数据治理还包括遵守由商业团体、政府机构和其他利益相关者实施的外部标准。
如上图所示，数据治理计划对企业的战略、战术和运营层面产生影响。 必须将操作视为一个持续的迭代过程，以便在组织范围内并与其他数据项目合作有效地管理和使用数据。
数据治理框架
随着数字化转型计划数量的增加，数据治理策略越来越受欢迎。 数据治理系统应包括以下组件：
- 数据标准： 应制作数据字典、分类法和业务词汇表，以明确业务和数据定义。 该材料澄清了会谈中的任何不确定性，尤其是关于指标和报告的不确定性。 它还允许利益相关者访问数据架构，允许团队自行创新以自动化其行业中的活动。
- 数据处理和组织结构： 数据治理中的访问控制可以让最终用户观察数据在组织内的处理方式。 数据刷新节奏、PII 约束、监管数据规则，甚至数据访问都是这方面的例子。 这种类型的文档通过指定各种数据管理和维护活动的任务和职责，有助于组织结构。
- 工具和技术： 数据治理工具和技术，例如元数据管理系统，有助于支持数据流程和标准。 这些技术可用于存储和保护组织负责的数据。 它还可以与自助数据分析工具相结合，使分析师能够查询和分析各种数据集，用于报告和创新项目。
为什么我们需要数据治理工具？
数据治理旨在创建概述数据所有权、职责和委托的政策。 定义标准数据定义和格式的目的是为系统中的每个数据孤岛创建统一的知识。 数据治理旨在基于可信赖的数据资产做出自信的决策。 这就是为什么数据治理对所有企业都至关重要。
公司内部的数据治理框架经常告知和记录数据的内容、对象、原因和方式。 当组织数据按照预定义的规则和标准进行组织和控制时，它会提高整个过程的一致性和可访问性。 数据治理工具有助于开发和维护一组组织良好的策略、流程和协议，这些策略、流程和协议规范组织内数据的存储、使用和管理方式。
选择数据治理工具
虽然许多数据治理工具执行典型的管理职责，但针对治理计划和策略管理以及数据质量的专业工具已经发展。
任何寻求最佳解决方案的公司的第一步都是定义用例和一般业务优先级。 了解您的数据治理标准和业务 KPI 将帮助您做出最佳决策。 此外，对于用例需求，请考虑以下内容以帮助您缩小搜索范围：
- 贵公司更可能使用本地工具还是基于云的工具？
- 现在有多少现有集成？ 您是否需要一个可以连接到每个应用程序的工具？ 如果是这样，有多彻底？
- 您是否需要一种工具来处理来自多个来源的大量数据？
- 拥有自助服务管理仪表板对您的工作流程是否至关重要？
确定需要哪些特征才能更好地了解哪种工具最能满足您的需求。 以下是一些需要考虑的功能：
- 维护关键工件，例如数据模型和词汇表。
- 跟踪和管理数据管理操作，例如更改历史记录和沿袭数据。
- 元数据创建和管理
- 提供文档分类和生命周期管理。
- 分配治理责任和政策。
- 管理用户权限和工作流程。
- 监控任务的进度。
- 密切关注业务战略。
- 跟踪测量结果和功效。
检查您的每个业务需求并将其与所需的产品功能相匹配，将帮助您最好地确定哪种工具最有效地实现您的年度目标。
市场上最好的数据治理工具是什么？
使用适当的数据治理工具对于长期数据治理的成功至关重要。 使用正确的工具，可以更快、更轻松地实现数据治理目标。 以下是一些最常用的数据治理工具：
- 数据目录
- 阿塔卡马
- Collibra
- SAP主数据治理
- Informatica的
- 椭圆边缘
- IBM 数据治理
- 阿特朗
- 欧文
- 亚历克斯服务
- ASG 技术公司
- 阿特拉斯阿帕奇
- Data360 治理
#1。 Alation 数据目录
Alation Data Catalog 为用户提供了多个数据源的单一参考点，使他们更容易识别和发现他们想要的信息。 Alation 数据目录是帮助治理流程自动化的数据目录工具之一，包括升级数据字典和就良好治理原则对用户进行培训，以及为信息共享提供协作替代方案。
- 价格: 应要求提供
#2。 阿塔马卡
Ataccama 是一个自助式数据管理和治理平台。 借助 AI 驱动的自动化功能，它简化了数据管理。 Ataccama ONE 使用“自动驾驶”技术来实现自动化、提高生产力和易用性。 自动分析数据质量，对数据进行分类，协助业务集中注意力。 可以对所有重要的数据资产自动执行安全和隐私标准，使数据可供需要的人使用。
- 价格： 可根据要求提供
#3。 科利布拉
Collibra 是一种企业数据治理应用程序，可自动执行数据操作并使跨职能团队保持在同一页面上。 自然语言搜索、数据治理自动化和数据管理都包括在内。
Collibra 的交互式数据沿袭图允许用户以图形方式掌握数据元素，例如法规、问题、关系和流程。 它有自己的机器学习驱动的数据目录，可以链接到业务词典和治理标准。
- 价格： 可根据要求提供
#4。 SAP 主数据治理
SAP 主数据治理 (SAP MDG) 软件可在本地或云端使用。 它旨在改进企业数据管理、降低风险、提高合规性并降低总拥有成本。 SAP MDG 整合主数据并在整个系统环境中自动执行主数据复制和联合。 它还测量、监控和改进主数据和程序的质量。
- 价格： 可根据要求提供
#5。 信息学
Informatica 提供数据治理平台和合规服务。 其企业数据治理解决方案可在本地或云端访问。 它是最可靠的解决方案，使业务和 IT 能够毫不费力地协作。
Informatica 通过自动扫描多个云平台来生成数据目录。 它使数据沿袭跟踪能够自动执行。 它监视和分析数据迁移，从高级系统视图到详细的列级沿袭。 Informatica 打破孤岛并将 IT、安全和业务团队聚集在一起，以确保数据符合 GDPR（通用数据保护条例）等要求。
- 价格： 可根据要求提供
#6。 椭圆边
OvalEdge 既是数据目录又是低成本的数据治理系统。 由于其敏捷的架构，企业可以定制产品以满足他们的业务需求。 OvalEdge 还使用算法和用户输入来描述数据之间的关系，为您提供数据的 360 度视图。
数据沿袭跟踪有助于从头到尾跟踪数据，以及在此过程中可能发生的任何异常情况。 OvalEdge 使用业务字典帮助您设置数据质量和数据定义规则。 您还可以使用 OvalEdge 的政策控制来分配工作和职责。
- 价格： 起始捆绑包每月 100 美元，按年支付。
#7。 IBM 数据治理
IBM 数据治理可以帮助您找到数据项及其物理位置、描述、属性和应用程序。 它能够处理有组织的和非结构化的数据。 它可以帮助您降低合规风险。
IBM 数据治理包括可配置的数据治理策略、数据编目以及为大数据活动获取有用数据。 它还允许隐私和安全功能，例如加密个人身份信息、预测性消费者情报和个人健康数据的能力。
- 价格： 免费精简版
- 标准定价为每个实例 300 美元，外加每个容量单位小时 0.50 美元和每个额外用户 50 美元。
- Professional：每个实例 7,000 美元，容量单位小时费用为 0.40 美元，额外的用户费用为 300 美元。
#8。 阿特兰
Atlan 的数据工作空间平台支持数据分类、数据质量、数据沿袭和治理。 该软件提供类似 Google 的搜索界面、自动数据分析和可搜索的商业词典，以帮助用户建立对数据的共同理解。 用户可以通过精细的治理和访问限制来管理整个生态系统中的带宽使用和采用，而不管他们的数据在哪里。
价格： 可根据要求提供
#9。 欧文
Erwin 是一个结合了数据治理、企业架构、业务流程和数据建模的软件平台。 客户可以通过将物理元数据绑定到特定的业务术语来发现和收集数据，以及安排和部署数据源。
通过从数据集成工具和基于云的平台导入数据，Erwin 可以检查跨越系统和用例的复杂谱系。
价格： 可根据要求提供
#10。 亚历克斯服务
Alex 的数据目录可作为完整的云或混合解决方案使用。 它以其低总拥有成本而自豪，从一开始就采用自动化来提高生产力和可扩展性。 Alex 专注于作为一个开箱即用的单一平台，在广泛的用例中轻松部署。
它支持所有主要云提供商的连接器，并且可以从一系列平台（本地和云端）收集和提取元数据。 只需单击几下，Alex 的自动数据沿袭功能允许用户快速更改业务、用户、应用程序和技术沿袭的上下文。
- 价格： 可根据要求提供
#11。 ASG 技术
Rocket Software 的子公司 ASG Technologies 将 ASG Data Intelligence 描述为对“统计怀疑论”的补救措施。 据该公司称，定期创建和积累的大量统计数据未被使用，因为商业企业经理、统计科学家和其他终端客户要么无法发现，要么不理解和同意。 ASG DI，简称为小工具，旨在通过硬性元数据管理、数据沿袭和数据治理功能帮助企业处理问题。
- 价格： 可根据要求提供
#12。 阿帕奇阿特拉斯
Apache Atlas 是可用的最佳数据治理工具之一。 它是一个开源解决方案，适用于拥有信息密集型平台的组织，该平台建立在一组核心元数据控制和信息治理能力之上。 它通常用于 Hadoop 集群。
但是，它还可以与 Hadoop 环境之外的工具和过程交换元数据，以允许与不同的系统集成以用于分析目的。
- 价格： 开源是免费的。
#13。 Data360管理
Precisely 的 Data360 Govern 也是最好的低成本数据治理工具之一。 该技术提供对信息的实时监控，并协助多个企业程序和结果，以支持公司实现其业务目标，并可定制仪表板和评估以提供个性化的见解。
它还自动执行数据管理操作、元数据收集以及从配套 Data360 DQ+ 软件和来自 Precisely 或竞争提供商的其他数据质量设备上传数据质量排名。
- 价格： 可根据要求提供
在了解您自己的数据治理方法的目的和目标之后，应该为您的数据治理框架选择正确的数据治理工具。
数据治理工具的主要优势是什么？
随着数据和应用程序对企业的重要性不断增加，数据治理工具和技术在确保数据资产完整性方面变得越来越重要。 让我们看一下数据治理工具的一些优势。
- 创建标准化视图： 业务词汇和概念的不一致很普遍，因为不同的用户使用不同的术语来表达相同的主题。 因此，数据治理工具包含一个公司词汇表，以确保所有术语都是一致的，并且每个人都在同一页面上。 数据治理工具将公司的所有数据组合到一个易于浏览的数据目录中，允许任何具有相关权限的人在几分钟内查看数据并与之交互。 这是通过自助服务完成的，从而减轻了数据团队的压力。
- 提高数据素养和理解： 如果您想作为一家数据驱动的公司取得成功，您组织中的每个人都必须具备数据素养，以便利用数据资产做出更好的业务决策。 数据治理工具是一个简单的平台，使业务用户能够查找和协作处理数据资产。 因为几乎每一个动作都可以通过自助服务来完成，用户可以在减轻数据团队压力的同时变得更加识字。
- 合规与监管： 每个行业都有自己的一套规范，不遵守这些规则可能会导致严重的处罚。 因此，数据治理工具可确保合规性，同时保护安全性和隐私。
选择数据治理工具
虽然许多数据治理工具执行典型的管理职责，但针对治理计划和策略管理以及数据质量的专业工具已经发展。
任何寻求最佳解决方案的公司的第一步都是定义用例和一般业务优先级。 了解您的数据治理标准和业务 KPI 将帮助您做出最佳决策。 此外，对于用例需求，请考虑以下内容以帮助您缩小搜索范围：
- 贵公司更可能使用本地工具还是基于云的工具？
- 现在有多少现有集成？ 您是否需要一个可以连接到每个应用程序的工具？ 如果是这样，有多彻底？
- 您是否需要一种工具来处理来自多个来源的大量数据？
- 拥有自助服务管理仪表板对您的工作流程是否至关重要？
确定需要哪些特征才能更好地了解哪种工具最能满足您的需求。 以下是一些需要考虑的功能：
- 维护关键工件，例如数据模型和词汇表。
- 跟踪和管理数据管理操作，例如更改历史记录和沿袭数据。
- 元数据创建和管理
- 提供文档分类和生命周期管理。
- 分配治理责任和政策。
- 管理用户权限和工作流程。
- 监控任务的进度。
- 密切关注业务战略。
- 跟踪测量结果和功效。
检查您的每个业务需求并将其与所需的产品功能相匹配，将帮助您最好地确定哪种工具最有效地实现您的年度目标。
结论
您在本文中了解了数据治理和数据治理工具的重要性。 您调查了市场上最好的数据治理工具。 在本文结尾处，您已经了解了数据治理工具的诸多优势。
参考资料
