2024 年顶级数据治理工具

根据 Gartner公司预计到 80 年，全球 2025% 的公司将拥有高效的数据管理系统。该预测凸显了人们日益认识到数据治理工具是维护和增强这些数据管理系统中组织数据的质量和安全性的重要推动因素。

在本博客中，我们将讨论 2024 年需要考虑的一些最佳数据治理工具和软件。目标是帮助分析不同的工具，为您的公司选择正确的解决方案。

了解数据治理

其核心， 数据治理 是关于控制数据管理过程。它保证您的数据准确、可访问且安全，使其成为决策的可靠基础。因此，数据治理可以带来健康的数据，并以负责任和有效的方式使用数据，并清楚地了解数据的来源、谁有权访问数据以及如何使用数据。

如今，数据泄露非常普遍，GDPR 和 CCPA 等监管要求需要严格的数据处理程序。通过使用现代数据治理软件，您可以放心，公司范围内的数据会得到安全、合乎道德的处理，最终帮助您与客户和合作伙伴建立信任。

什么是数据治理工具？

数据治理工具是软件和解决方案，是管理公司数据生态系统的支柱。这些软件应用程序旨在促进数据资产的组织、质量控制和保护。

请注意，术语“数据治理工具”、“数据治理软件”、“数据治理解决方案”和“数据治理平台”都传达了类似的含义，并且在本文中可以互换使用。

数据治理工具的主要功能

数据治理工具对于管理组织的数据并保持数据井井有条至关重要，以便您的团队可以轻松检索和访问数据。这些工具自动扫描和索引数据库和文件，以识别和消除数据集中的错误和不准确之处，为决策提供可靠的数据。

数据治理工具在保护敏感信息免遭未经授权的访问方面也具有重要意义，从而增强了面对日益严重的网络安全威胁时的安全性。它们通过跟踪财务数据生命周期并记录数据存储、使用和共享实践，支持遵守 GDPR 等严格法规。

这些工具通过提供分析客户数据的框架来帮助做出个性化推荐。这种个性化反过来又增强了客户体验，并支持以准确数据为支持的业务战略的制定。

数据治理工具如何工作

在实践中，数据治理工具已经成为整体的一部分。 数据管理 战略。鉴于当今数据堆栈的复杂性，数据团队经常将这些工具与现有的数据系统和流程结合使用，通常利用自动化和人工智能来进一步扩展其数据治理工作。因此，这些工具对于金融、医疗保健、零售和技术等跨行业的现代数据管理至关重要，因为它们可以帮助这些行业安全、智能地管理大量数据，保持准确性并遵守法律。

自动数据发现和分类

借助数据治理软件，您可以自动扫描组织数据环境，以识别和分类本地或云中存储的数据。例如，现代数据治理工具可以识别敏感信息，例如个人身份数据或财务记录，使您能够对其进行分类并更好地保护它们。

这样，组织中的用户将能够了解他们拥有哪些数据、数据的分类方式以及他们需要使用哪些数据，从而使数据治理可扩展且更易于管理。

质量控制机制

数据治理工具允许组织制定关于如何收集、存储和使用数据的具体指南，确保每个人都遵循相同的标准。

它们自动监督数据从创建到最终归档或删除的整个过程，确保数据是最新的且相关的。一个例子是实施数据保留策略，自动归档一年以上未访问的数据，从而保持系统高效并降低存储成本。

数据沿袭跟踪

数据沿袭跟踪 对于遵守法规和解决数据问题至关重要。因此，组织必须了解其数据从源头到当前形式的过程，以确保透明度和可审计性。数据治理工具提供高级沿袭功能，可以可视化数据在系统中的流动，帮助银行等组织追溯数据来源。

调整业务运营并保持数据透明度

数据治理工具使企业能够灵活地调整其运营框架，以适应公司不断变化的需求。例如，随着公司的发展，这些工具可以帮助重新配置数据访问权限和工作流程，以匹配新的组织结构或合规性要求。

此外，这些工具可以跟踪各种系统和流程之间的数据移动。这种可追溯性确保企业可以了解数据的来源、使用方式以及去向，这对于审计和合规性非常重要。一个例子是当客户进行购买时；数据治理工具可以跟踪客户的数据，从销售点系统，到库存管理系统，再到财务报告系统。

2024 年值得考虑的最佳数据治理工具 

1. Astera  

Astera 数据栈 精心设计，旨在加强跨组织的数据治理，为管理、保护和利用数据资产提供基础。的每个特征 Astera 直接有助于增强数据治理实践：

• 轻松发现数据： 使用 VHDL 语言编写 Astera的高级搜索和过滤功能可快速找到您所需的确切数据，从而增强您有效访问和利用信息的能力。
• 丰富您的数据： 附上相关 元数据 数据资产，建立对每项资产用途的共同理解，并显着改进数据管理实践。
• 拥有您的数据： 掌控数据资产的治理。作为所有者，您可以直接处理访问请求，确认数据得到适当、安全的使用。
• 统一数据语言： 建立全面的业务术语表。该术语表在整个组织中创建了一组共享的术语和定义，从而最大限度地减少误解并标准化数据使用。
• 设定数据质量标准： 实施 数据质量 衡量和确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的规则，使您的数据保持可信和最新。
• 分析您的数据： 通过 资料分析，积极检查和总结您的数据集以了解其结构和质量。此过程有助于识别潜在的漏洞，验证您的数据是否安全且得到有效管理。

2.阿塔卡马 一个 

Ataccama One 是一种数据治理和管理解决方案，可在本地、云和混合环境中运行。它是一种人工智能驱动的工具，通过自动化和智能简化数据治理流程，为数据治理团队、管理员、科学家和工程师提供支持。

优点 

• 它提供治理功能，包括数据沿袭和访问控制，建立数据安全性。
• 提供详细的分析和 元数据管理从而提高整个数据生命周期内的数据理解和治理。
• 实施基于角色的访问控制和管理功能，确保授权人员访问和管理数据，并与治理策略保持一致。

缺点  

• 将 Ataccama 与您当前的系统集成可能很复杂，并且需要技术技能。
• 它是资源密集型的，尤其是在涉及大型数据集时。

3. 科利布拉

Collibra 数据治理是 Collibra 数据智能云平台的一个组件，旨在改善组织内的数据治理和管理。

优点  

• 提供策略管理器应用程序，用于集中控制数据策略和标准。  
• 通过数据字典支持元数据文档，使用户能够轻松查找和理解数据。 
• 提供数据沿袭的可视化，显示跨系统的数据旅程以及数据的处理和使用方式。  

缺点  

• 需要强化培训才能使用其高级功能和自动化，这在一开始可能会很困难。 
• 如果您不熟悉它，那么使其所有功能与系统良好配合可能会很困难。 

4.欧文数据智能  

Quest 的 Erwin Data Intelligence 通过提供数据编目、质量保证和数据素养等工具来简化企业数据治理。通过其集成方法，该软件促进明智的决策和内部政策的遵守。

优点 

• 收集元数据并对其进行编目，简化数据沿袭的生成和执行数据质量评估。
• 帮助创建和维护业务术语和定义的集中存储库。
• 能够在整个生命周期中跟踪数据来源和转换，支持数据治理工作的透明度、合规性和可审计性。

缺点  

• 对于较大的模型，该工具的性能会降低，从而使报告生成具有挑战性。
• 为大型模型生成报告可能非常耗时，并且可能会导致应用程序崩溃，从而导致更改丢失。

5. 信息技术公司  

Informatica 提供数据治理解决方案，帮助组织跨多个云平台管理和治理其数据。

优点  

• 自动扫描元数据并为其建立索引，增强数据理解和治理。
• 集成主数据管理和基于人工智能的集成模式，确保数据准确一致。
• 提供数据沿袭和历史记录的可视化，支持自动跟踪数据移动以进行影响分析和合规性。

缺点  

• 该工具的高度复杂性需要大量的培训，并且缺乏关系的自定义选项，限制了视觉和集成功能。
• 导航很复杂，并且提供的调度选项有限，在调度多个作业时，性能会受到影响。

6.椭圆形边缘  

OvalEdge 是一种数据管理工具，可自动进行数据分类和索引。它可以在本地或云端运行，并提供数据发现、治理和策略管理功能。

优点  

• 利用 NLP 和 ML 通过标签、使用统计数据和自定义标签来组织数据，从而简化数据发现和组织。
• 抓取数据源（包括数据湖和分析软件）以索引元数据，从而增强数据理解和治理。
• 生成有关数据使用情况和错误的报告，提供有关数据运行状况和活动的宝贵见解。

缺点  

• 数据质量功能尚未开发，并且包含许多小错误。
• 可视化界面很容易出错。

7.天赋 

Talend Data Fabric 是一个结合了数据集成、质量和治理功能的平台。它旨在简化从集成到治理的整个生命周期的数据管理。

优点  

• 自动抓取、组织和丰富元数据，同时识别数据孤岛并评估数据可信度。
• 促进基于团队的工作流程，用于设置优先级和跟踪数据治理项目，从而增强数据管理的协作和效率。
• 提供数据沿袭跟踪和合规性跟踪功能，支持整个组织的数据隐私工作和法规合规性。

缺点  

• 管理复杂的数据流可能会变得极其复杂，当出现意外结果时，很难调试和识别问题。
• 该工具对错误的解释很差，常常让您不确定错误发生的原因。

8.IBM 云 PAK 

IBM Cloud Pak for Data 是一个基于云的平台，可提供有效的数据治理、质量和隐私管理。它包括人工智能驱动的数据发现、元数据丰富和质量管理功能。

优点  

• 利用机器学习自动发现、分析和编目数据，简化元数据和数据资产的组织。
• 为各种角色提供自助服务门户，轻松访问数据并促进协作数据治理和分析。
• 包括用于创建数据关系、配置文件和沿袭的可视化表示的工具，有助于理解和使用数据。

缺点  

• 该软件在支持 IAM 的环境中面临着用户身份验证的复杂性和对秘密管理的有限控制的困扰。
• 它缺乏全面​​的培训计划和执行配额的能力，阻碍了有效的数据治理。

9.Oracle企业元数据管理  

OEMM 是一种用于从各种数据源获取、编目和管理元数据的工具。其功能使组织能够全面了解其元数据情况。

优点  

• 自动从各种来源收集元数据，从而实现跨关系数据库、数据仓库和 BI 平台的统一视图。
• 提供详细的数据沿袭追踪和影响分析功能，帮助理解数据流和数据变化的影响。
• 与 Oracle Enterprise Data Quality 无缝集成，支持全面的数据治理策略。

缺点  

• 该系统需要进行广泛的培训才能进行正确的管理，并且其复杂的界面需要在专业使用之前进行深入研究。
• 用户界面容易出现故障，响应速度可能很慢，影响效率和可用性。

10. 阿拉廷  

Alation 旨在简化混合云和多云环境中的数据资产和治理策略的管理。数据治理应用程序旨在通过结合人工智能和机器学习，简化对跨 IT 系统的可靠数据的安全访问。

优点 

• 允许用户创建治理策略并将其映射到特定数据资产，从而促进清晰有效的策略管理。
• 提供人工智能驱动的自动化数据管理功能，并识别潜在的数据管理员，优化管理流程。
• 支持创建和配置数据治理工作流程，无需编码，使流程设置更易于访问。

缺点  

• Alation Analytics 区域中缺乏术语表使管理业务术语表创建变得复杂。
• 与 RDBMS 支持相比，BI 功能存在不足，数据映射和仪表板组织令人困惑

使用数据治理工具的好处 

将数据治理工具纳入数据管理策略可为组织带来众多优势，彻底改变他们处理、利用和利用数据的方式。此外，这些工具使组织能够以可能显着改进其运营和决策流程的方式利用数据。

• 确保数据的准确性和一致性

数据治理软件提供多种质量功能，确保您的数据保持健康。例如，通过跨系统自动检查和纠正数据，这些工具可以帮助企业避免因数据不准确而导致代价高昂的错误，例如做出糟糕的战略决策或误报财务数据。

• 提高合规性和安全性

数据治理工具帮助您管理 数据访问、监控使用情况并保护敏感信息。明确谁有权访问哪些数据并对哪些数据负责将有助于您的数据团队更高效地运营并确保遵守数据治理策略。

• 提高运营效率

数据治理工具通过自动化多项数据管理任务来简化业务运营。例如，这些工具可以帮助您组织数据，使您的数据团队能够更轻松、更快速地找到所需的信息。

同样，现代数据治理平台可以自动执行访问控制和沿袭跟踪，这意味着您可以监控整个组织中的数据移动并证明符合法规要求。

• 促进更好的决策

战略性地使用数据治理工具使您能够根据最准确和最新的信息做出关键业务决策。这些工具解决了数据驱动决策的两个重大挑战：数据质量和可访问性。因此，这些工具在动态市场中非常宝贵，战略敏捷性可以为您的组织提供竞争优势。

• 增强数据安全性

维持信任和保护知识产权是数据治理框架的核心组成部分，特别是当您的客户委托您提供大量敏感信息时。具有强大安全功能的数据治理平台可以帮助您保护组织数据集。例如，您可以实施加密和访问控制来保护数据免遭未经授权的访问。

• 降低成本

数据治理工具可以帮助您的企业避免与手动数据清理、监管罚款和数据泄露相关的费用。这些平台还通过识别和消除冗余、过时或琐碎 (ROT) 数据，为不断增加的存储成本提供可行的解决方案。此外，它们还可以实现更准确的预测和资源分配，从而实现更好的整体财务管理。

选择正确的数据治理工具 

从上面的数据治理工具列表可以看出，市场提供了多种数据治理平台和解决方案。虽然这种竞争无疑将使消费者受益，但它很容易使选择正确的治理工具变得复杂且耗时。

但是，如果您在选择组织的理想数据治理工具时考虑某些重要因素，则可以做出明智的决定。以下是有关浏览不同数据治理解决方案时应记住的事项的详细指南：

对数据格局的理解

在选择工具之前，有必要清楚地了解 数据架构，包括数据驻留在哪里、数据在组织内如何流动以及谁使用它。这种理解将作为选择可以处理特定数据生态系统的工具的指南。这意味着选择可以与系统集成的软件 数据库 组织利用、支持其业务流程并适应其数据格式。

目标是找到一种可以与组织数据环境的各个方面（从存储和处理到分析和报告）进行交互的工具，以促进整个实体的有效数据管理。

定义数据治理目标

确定数据治理要实现的目标。无论是提高数据质量、证明监管合规性、增强安全性还是培育数据驱动的文化，这些目标都将影响正确的工具。

在设定数据治理目标时，组织的目标可能是提高数据质量、确保满足监管标准、提高数据质量 数据安全，或培养一种重视数据驱动决策的文化。这些目标将指导他们选择最合适的数据治理工具。

例如，如果公司的主要目标是提高数据质量，他们会寻找一种擅长识别和纠正数据不准确之处的工具。此过程可能意味着选择提供高级数据分析和清理功能的软件，使组织能够自动检测错误并确保其数据准确可靠。

易用性

选择正确的数据治理工具时，易用性至关重要。它直接影响您的团队采用和有效利用它的速度。用户友好的界面和直观的功能意味着花在培训上的时间更少，而花在实现数据治理目标上的时间更多。

例如，假设一个工具提供了一个简单的仪表板，用户可以在其中轻松导航以查找 数据质量指标、管理数据访问或设置治理策略。在这种情况下，您的团队更有可能高效、准确地使用它。

这种易用性确保您可以利用数据来推动决策和价值创造，而不必费力使用复杂的软件。

评估集成的灵活性 

该工具应轻松适应您现有的数据系统和工作流程，以避免 数据孤岛 和冗余。当您的数据团队利用当前的 IT 基础设施和技术时，这种灵活性可以最大限度地减少中断。

例如，如果您的公司使用特定的 CRM 和分析平台，那么正确的数据治理工具应该轻松连接到这两个平台，从而实现无缝的数据流和管理。这种连接意味着您的团队可以继续使用熟悉的系统，同时受益于数据治理功能，例如改进的数据质量和访问控制，而无需对其日常流程进行大幅更改。

可扩展性和灵活性  

为了满足第五个标准，数据治理工具必须随着数据的增长和多样性而扩展和灵活。他们应该管理不断增加的数据大小、不同类型及其生成速度。此外，随着数据使用者的需求和角色的发展，这些工具必须适应，提供定制和调整设置的方法，以满足您独特的治理需求。

例如，一个与您当前的数据库和分析平台无缝集成的工具，同时允许您定义谁可以访问哪些数据，确保您的治理系统与您的公司一起成长。

成本与价值  

评估数据治理工具带来的成本和价值至关重要。这些工具必须通过显着降低数据相关风险、提高数据可靠性并提高其整体价值来证明其费用合理。

它们应该符合您的财务限制和资源可用性，提供灵活的付款选项，例如按月订阅、一次性许可证或基于使用的费用。

此外，它们还必须包括支持和维护服务，以确保顺利运行。例如，投资一个能够提供有关数据使用和质量改进的详细分析的工具可以通过增强决策流程和合规性来显示切实的投资回报，使其成为数据治理策略的经济高效的选择。

评估支持和社区 

考虑供应商的支持级别，包括培训、客户服务和社区论坛。强大的支持网络可以简化实施过程并最大限度地提高该工具为您的组织带来的价值。

例如，想象一个具有全面培训模块、响应迅速的客户服务团队和活跃用户社区的工具。这种环境意味着您可以快速学习如何有效地使用该工具，在遇到问题时获得帮助，并与其他用户交流技巧。

此类支持可以平滑初始学习曲线，并确保持续的帮助和改进，使您的组织更容易采用该工具并从中受益。

良好的数据治理工具必须具备的功能 

元数据管理

除了编目之外，该工具还应该提供对数据元数据的深入洞察，使我们能够了解其沿袭、质量和生命周期。此功能对于追踪数据源并了解其随时间的变化至关重要。

数据管理工作流程自动化 

自动化治理工作流程可以显着提高效率并确保治理策略应用的一致性。寻找可提供可定制工作流程以匹配治理流程的工具。

跨团队参与的协作功能 

数据治理是一项跨职能的工作。该工具应促进不同部门之间的协作，使用户能够为数据质量、合规性和管理做出贡献。

高级安全防护  

除了基本的访问控制之外，还寻求提供复杂安全功能（例如异常检测、加密和详细审计跟踪）的工具。这种安全性对于保护敏感数据和遵守严格的法规至关重要。

综合报告和分析 

生成详细报告的能力对于监控数据治理计划的有效性非常重要。这些见解可以帮助找到需要改进的领域并证明对监管机构的合规性。

总结思考  

数据治理工具对于企业保持数据准确、安全并符合规则和法规至关重要。这些工具可帮助企业充分利用数据，确保每条信息都有价值且安全。

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