数据治理是管理企业数据资产全过程中的决策、监督和执行控制，旨在引导和影响组织内所有其他数据管理活动，核心目标是确保数据按照既定的管理制度和行业最佳实践得到妥善管理。不论企业是否设有正式的数据治理职位，那些确立了正式数据治理流程并有意识地执行数据控制的组织，更能有效提高其数据资产带来的收益。
数据治理的关键在于规范组织内的数据使用行为，而不仅依赖技术手段。尽管如此，在整个数据治理过程中，工具的辅助作用是不可或缺的，还需要对治理活动及其管理的数据进行有效监督。工具的运用不仅可以提高任务执行效率，还能支持相关性能指标的跟踪。
数据治理平台提供了一系列工具和流程，支持组织定义数据管理策略、确保数据质量、保护数据安全并符合法规要求。因此，本文将重点介绍一些常见的数据治理平台，为企业数据治理工具选型提供参考。
一、数据治理平台的核心功能
数据治理平台的核心功能通常包括：
- 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 数据安全与合规性：保护数据不受未授权访问，同时确保数据使用遵守相关法律法规。
- 数据标准和分类：定义和实施数据标准，对数据进行分类以支持有效的数据使用和分析。
- 数据生命周期管理：管理数据从创建到退役的整个生命周期。
- 元数据管理：收集和管理关于数据的描述信息，以支持更好的数据理解和使用。
这些功能共同构成了数据治理平台的基础，使组织能够建立一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。不同的数据治理平台可能会提供不同的功能集，企业在选择时应根据自己的具体需求进行考量。
二、市面上有哪些常见的数据治理平台
常见的数据治理平台包括但不限于以下几种：
1. Ataccama ONE
Ataccama ONE 是一款综合性的数据管理平台，它通过人工智能增强的技术，将数据治理、数据质量和主数据管理整合到一个单一的框架中。该平台支持混合和云环境，旨在帮助商业和数据团队更高效地处理数据问题。以下是 Ataccama ONE 的核心功能：
- ONE Data：Ataccama ONE 提供了一个功能，允许用户创建、配置和维护参考数据。用户可以使用已有的数据目录作为数据源，导入外部文件，或者从头开始创建表格。此外，用户还可以增强导入的参考数据，比如添加新的属性或填充缺失的信息。
- 数据目录和业务术语：ONE Data 集成了数据目录和业务术语管理，帮助用户管理术语及其层级结构，这对于数据质量评估至关重要，因为数据质量规则是应用于术语的。
- 数据质量与治理套件：Ataccama ONE 将数据治理、数据质量和数据可观测性统一到一个平台中，支持本地、混合和云环境。
- 数据质量：平台提供了数据质量评估工具，帮助用户发现数据集中的问题，确保数据的准确性、可信度和一致性。用户可以在这里管理和创建数据质量规则，配置并运行监控项目、对账项目和转换计划。
- 数据可观测性：ONE Data 设置了对选定数据源和项的持续观察，以更好地理解数据。当项目需要关注（由于架构变化或数据结构、新鲜度、异常值或记录量的问题）或检测到新术语时，系统会提醒用户。
- 数据质量规则：Ataccama ONE 允许用户定义数据质量规则，这些规则基于一组定义的条件来验证数据。用户可以创建检测规则和数据质量评估规则，这些规则可以在监控项目中用于数据质量验证和监控。
- AI增强：Ataccama ONE 的一个关键特点是其 AI 增强功能，它通过自动化采样数据，让分析师能够快速发现有趣的模式，并应用机器学习算法为重新组织信息和整理提供建议。
Ataccama ONE 通过这些功能，为用户提供了一个强大的数据管理平台，帮助组织更有效地进行数据治理和质量控制，从而提高数据的业务价值。
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2. Informatica Data Governance
Informatica Data Governance 是一套全面的数据治理解决方案，旨在帮助企业实现对数据资产的有效监督和管理。Informatica 提供的工具和平台支持数据质量管理、数据安全、数据标准和分类、数据生命周期管理等关键功能。以下是 Informatica Data Governance 的一些核心特性：
- 智能数据治理：Informatica 的数据治理解决方案利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，提供自动化的数据治理能力，帮助组织应对不断增长的数据量和数据类型的挑战。
- 数据目录和数据编目：Informatica 提供数据目录功能，允许用户发现、理解和管理企业数据。它提供了一个360度的知识图谱视图，使用户能够快速搜索、发现和理解企业数据的影响以及数据间的关系。
- 数据质量和数据清洗：通过集成的数据质量工具，Informatica 帮助企业提高数据的准确性和可靠性，这对于数据驱动的决策至关重要。
- 数据安全和隐私：Informatica 的解决方案支持数据安全和隐私保护，确保遵守数据保护法规，如 GDPR、HIPAA 等。
- 数据治理自动化：Informatica 的自动化工作流减少了人工干预，提高了数据治理的效率和效果。
- 数据治理框架：Informatica 提供的工具可以帮助企业加速开发数据和分析治理框架，通过交互式仪表板监控数据治理的进展。
Informatica Data Governance 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
3. IBM InfoSphere Information Server
IBM InfoSphere Information Server 是 IBM 提供的一款企业级数据治理平台，旨在帮助企业从分散在不同系统中的复杂异构信息中获取更多价值。以下是 IBM InfoSphere Information Server 的一些核心特性：
- 统一元数据架构：InfoSphere Information Server 建立在统一的元数据架构之上，使得企业能够在不同项目和团队之间自动保持一致性，从而提高数据的可信赖度。
- 数据集成和质量管理：该平台支持数据的提取、转换和加载（ETL），数据清洗，数据质量控制，以及数据的虚拟化和联合查询，帮助企业实现数据的标准化和质量提升。
- 支持大数据和云环境：InfoSphere Information Server 提供可扩展的数据集成平台，支持 Hadoop 生态系统，能够处理大数据工作负载，并且可以部署在云环境中，支持私有云、公共云或混合云部署。
- 广泛的连接性：通过原生 API 连接，InfoSphere Information Server 能够与数据库管理系统（DBMS）、大数据源、消息队列、企业资源规划（ERP）系统以及其他打包应用程序、行业格式和大型机系统集成。
- 自动化和性能：该平台利用自动化技术减少开发时间，并通过并行处理和高效的设计提高性能，支持高可用性和灾难恢复。
- 治理和合规性：InfoSphere Information Server 支持数据治理，帮助企业满足监管要求，如 GDPR、HIPAA 等，确保数据的合规使用和保护。
- 服务导向架构（SOA）支持：InfoSphere Information Server 支持服务导向架构，允许将数据集成逻辑作为服务部署和共享，提高业务流程的灵活性和效率。
IBM InfoSphere Information Server 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据集成和治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
4、 Collibra Data Governance
Collibra Data Governance 是一款面向企业的数据治理平台，它提供了一系列工具和服务，帮助组织管理和维护其数据资产。以下是 Collibra Data Governance 的一些核心特性：
- 全面的业务术语表：Collibra Data Governance 提供了一个业务术语表（Business Glossary），这是一个关键的应用，用于管理业务术语和定义。它支持决策者从业务角度理解其数字资产，并确保所有利益相关者对数据有共同的理解。
- 数据治理工作流程：该平台支持数据治理工作流程的自动化，允许数据管理员和业务用户通过自动化流程共同制定最佳实践、数据质量指导方针和政策。
- 数据管理：Collibra Data Governance 允许企业对数据资产以及相关的数据政策和规则进行组织和管理，提供了一个中心位置来存储这些项目，确保所有业务用户访问的是最新版本。
- 参考数据管理：该解决方案支持参考数据管理，帮助企业在不同系统之间协调数据，以实现更准确的报告和分析，并识别缺失记录和断开的关系。
- 数据字典：Collibra 提供数据字典功能，帮助企业记录关于其数据起源、格式、用途、结构和其他数据关系的元数据。
- 自动化治理活动：Collibra 自动化治理活动，为跨职能团队提供单一位置，以查找和建立对数据的共同理解。
Collibra Data Governance 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
5、 SAS Data Management
SAS Data Management 是由 SAS Institute 提供的一套全面的数据管理解决方案，旨在帮助组织改善数据的质量和可用性。以下是 SAS Data Management 的一些核心特性：
- 数据集成工具：SAS Data Management 提供数据集成工具，允许企业将来自不同来源的数据进行整合和连接。
- 数据质量和清洗：该解决方案包含数据质量管理和数据清洗功能，帮助提高数据的准确性和质量，从而支持更好的业务决策。
- 数据治理：提供数据治理功能，帮助企业制定和执行数据管理政策，确保数据的合规使用和保护。
- 与 SAS 生态系统的兼容性：SAS Data Management 与 SAS 的其他解决方案（如 SAS Analytics、SAS Business Intelligence 等）紧密集成，确保了与 SAS 生态系统的无缝集成。
- 支持大数据和云环境：SAS Data Management 支持大数据技术（如 Hadoop）和云平台，使得企业可以在现代数据环境中有效管理数据。
- 数据目录和元数据管理：提供数据目录功能，帮助用户发现、理解和管理企业数据，同时管理描述数据的数据（元数据）。
SAS Data Management 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据管理和优化框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
6、 Informatica Axon
Informatica Axon 是一款由 Informatica 提供的数据治理解决方案，旨在帮助企业实现全面的数据管理。以下是 Informatica Axon 的一些核心特性：
- 统一的数据治理：Axon 提供了一个统一的平台，用于管理企业中的各种数据治理活动，包括数据质量、数据隐私和数据合规性。
- 业务与 IT 的协作：Axon 促进业务和 IT 领导者之间的合作，确保数据治理计划能够满足业务需求和监管要求。
- 知识库工具：Axon 作为一个知识库工具，允许数据所有者、数据管理员、主题专家和其他利益相关者跨组织合作，逐步绘制数据的业务现实、数据的谱系和跨流程、政策、项目和法规的使用情况。
- 数据治理自动化：Axon 支持自动化的数据治理流程，包括数据质量规则的定义和监控，以及数据质量的评估和监控。
- 智能数据平台集成：Axon 与 Informatica 的智能数据平台集成，利用人工智能和自动化技术增强数据管理和治理流程的可扩展性。
- 数据目录功能：Axon 内置了数据目录功能，提供了数据治理计划的单一视图，并与 Informatica Enterprise Data Catalog 紧密集成。
- 数据质量评估：用户可以自行设置数据质量评估规则，并通过 Axon 的仪表板实时监控数据质量。
Informatica Axon 数据治理通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
7、IBM Cloud Pak for Data Governance
IBM Cloud Pak for Data Governance 是 IBM 提供的一套企业级数据治理解决方案，它利用 Data Fabric 架构帮助企业构建数据治理程序。以下是 IBM Cloud Pak for Data Governance 的一些核心特性：
- 数据质量管理：利用数据概要分析、清理、监控、匹配和数据扩充自动化功能解决质量问题。
- 元数据扩充：自动为数据目录中的资产分配业务词库中的分类和术语，利用上下文扩充数据。
- 数据产品生命周期管理：在数据目录中整理数据资产、仪表板、机器学习模型，从而简化高质量数据的自助服务访问流程。
- 多种部署选项：IBM Cloud Pak for Data 提供了多种部署选项，包括作为服务的云部署和本地部署，以便客户根据自己的需求选择合适的解决方案。
- 自动化治理：Cloud Pak for Data 即服务提供了自动化数据治理的方法，确保数据既可访问又受到适当的治理。
IBM Cloud Pak for Data Governance 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
8、Immuta
Immuta 是一家提供数据安全访问平台的公司，专注于帮助企业安全地访问、治理和保护数据。以下是 Immuta 的一些核心特性：
- 自动化数据访问：Immuta 提供了一个平台，能够自动化地发现、保护和监控数据，从而实现数据访问的自动化。
- 数据安全和隐私：该平台通过发现、保护和监控数据来帮助企业加快数据获取速度，与更多用户安全地共享数据，并降低数据泄露和破坏的风险。
- 敏感数据发现：Immuta 的数据安全平台能够帮助快速发现敏感数据，并通过安全和访问控制简化数据安全工作流程，支持大规模云数据生态系统。
- 基于属性的访问控制（ABAC）：Immuta 授权数据所有者和管理者使用行业领先的基于属性的访问控制来编写和执行数据策略。
- 数据策略自动化：Immuta 允许用户使用自然语言设置策略，并快速更改访问权限，系统化地自动化执行。
- 大规模数据控制：确保正确的数据在正确的时间与正确的人共享，统一跨数据平台的安全，并随着技术的变化保持数据安全。
Immuta 的平台通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理和安全框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
9、Collibra Data Governance
Collibra Data Governance 是一款面向企业的数据治理平台，旨在帮助组织有效地管理和维护其数据资产。以下是 Collibra Data Governance 的一些核心特性和优势：
- 集中化数据治理：Collibra Data Governance 提供了一个交互库，用于管理企业数据资产和相关术语，以及数据治理政策和规则。
- 自动化治理活动：该平台自动化了数据治理任务，提供了基于角色的工作流管理和数据管理功能，有助于减少错误和简化补救措施。
- 数据目录：Collibra 的数据目录功能支持业务术语表的创建，确保了关键业务定义和指标的清晰和一致性，促进了跨职能团队的合作。
- 数据质量监控：Collibra 提供数据质量监控和分析工具，帮助企业维护数据的质量标准。
Collibra Data Governance 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
10、Trifacta
Trifacta 是一家成立于2012年的私营软件公司，总部位于美国加州旧金山。Trifacta 提供了一个智能、协作、可视化的数据工程云平台，专注于数据探索、数据转换和数据管道的自动化。以下是 Trifacta 的一些核心特性和优势：
- 数据准备和转换：Trifacta 的平台允许用户将原始数据转换为干净、结构化的格式，以供分析使用。
- AI辅助的自助服务：Trifacta 利用人工智能技术，提供自助服务方法，使用户能够协作评估、纠正和验证数据质量。
- 数据连接性：Trifacta 具有通用数据连接性，可以灵活地连接任何应用程序的任何来源的任何数据。
- 数据管道自动化：Trifacta 支持数据管道的自动化，加速数据转换过程，并提高效率。
- 开放式云平台：Trifacta 的开放式云平台支持在云和本地数据平台上进行数据处理，提供了数据民主化的手段。
- 数据治理：Trifacta Wrangler Enterprise 为团队提供了企业级的集中管理功能，包括安全、治理和运营。
Trifacta 通过这些功能，帮助企业构建一个全面的数据治理框架，从而提高数据的业务价值，降低风险，并支持合规性。
三、 总结
在深入探讨了数据治理平台的多个方面之后，我们可以清晰地认识到，有效的数据治理对于现代企业来说至关重要。它不仅能够提高数据的质量和可信度，还能够促进业务流程的优化、增强跨部门的协同工作能力、提升决策制定的效率和质量。
数据治理是一项长期而复杂的工作，需要企业高层的支持、全员的参与和持续的努力。通过实施有效的数据治理，企业可以更好地掌控自己的数据资产，从而在激烈的市场竞争中获得优势，实现可持续的发展和成功。
希望本文的介绍能够帮助读者对数据治理平台有一个全面而深入的了解，并为企业实施数据治理提供有价值的参考和指导。
