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数据太多、太乱、太差,应该选择什么样的数据治理工具?

|亿信华辰大数据知识库2022-07-05

数据太多、太乱、太差,应该选择什么样的数据治理工具?

数据治理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高数据质量,实现数据内外部共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产价值

数字经济时代,数据治理的重要性不言而喻,有需求就有市场,近年来,数据治理工具层出不穷,下面我就来介绍几款吧。
一、数据治理的概念
数据治理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高数据质量,实现数据内外部共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产价值
狭义上讲,数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。广义上讲,数据治理是对数据的全生命周期进行管理,包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等,整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。


二、关于数据治理工具

数据治理工具是一种帮助创建和维护一组结构化策略、程序和协议的过程的工具,这些策略、程序和协议控制企业的数据存储、使用和管理方式。
数据驱动决策的关键是数据完整性,企业越来越多地投资于跨职能平台。基础设施可以是本地的、云端的或混合的。信息在多个应用程序和服务之间不断流动。由于系统中有如此多的数据,确保数据完整性成为一项复杂且持续的任务。这就是数据治理对任何企业都至关重要的原因。数据治理框架通常会告知和记录企业内数据的内容、人员、原因和方式。当企业数据按照预定义的规则和策略进行结构化和约束时,它会提高整个流程的一致性和可访问性。


三、数据治理工具介绍

1、ASG企业数据智能
ASG Technologies提供了一个数据智能平台,可以发现来自220多个传统和大数据源的数据。该工具具有通过模式匹配,参考数据集成和丰富指标进行自动数据标记的功能。自动化业务流水线使用户可以更好地了解他们的数据,并且治理功能包括在数据湖和传统来源中跟踪数据的能力。ASG的EDI产品提供了令人印象深刻的功能组合,其中的参考客户称赞供应商对各种业务用例的支持。
2、ASG Technologies
Alation为广泛的数据智能解决方案提供了一个平台,包括数据搜索和发现,数据治理,数据管理,分析和数字转换。该产品具有行为分析引擎,内置的协作功能和开放的界面。Alation还可以分析数据并监视使用情况,以确保用户对数据准确性有准确的了解。该平台还可以洞察用户如何从原始数据创建和共享信息。
3、Atlan
Atlan的数据工作区平台在四个关键领域提供功能,包括数据分类和发现,数据质量和概要分析,数据沿袭和治理以及数据探索和集成。该产品具有类似Google的搜索界面,自动数据分析和可搜索的业务词汇表,用于生成对数据的共识。用户还可以通过精细的管理和访问控制来管理整个生态系统中的数据使用和采用情况,无论数据位于何处。
4、Ataccama ONE
Ataccama ONE是一个全面的数据管理和治理平台,还包括主数据管理和数据质量功能。该解决方案吹捧以机器学习为中心的用户界面,以及负责数据转换,评估业务规则以及匹配和合并规则的数据处理引擎。该平台支持任何数据,域和各种集成。
5、Collibra平台
Collibra的数据字典记录了组织的技术元数据及其使用方式。它描述了一条数据的结构,与其他数据的关系以及其来源,格式和使用。该解决方案为需要了解数据的存储方式和位置以及如何使用的用户提供了可搜索的存储库。用户还可以记录角色和职责,并利用工作流来定义和映射数据。Collibra之所以与众不同,是因为该产品是为企业最终用户而设计的。
6、睿治数据治理平台
最后,给大家重点推荐亿信华辰自主研发的睿治数据治理平台。亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼,全面推出一站式数据治理管理平台-睿治,帮助企业搭建数据治理全栈解决方案。睿治智能数据治理平台融合实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。
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