自信地处理数据的 11 大数据治理工具

现代组织会产生大量数据，这些数据可能难以管理和跟踪。 数据治理工具有助于调整与数据相关的流程，从而更轻松地管理数据访问、协作获得洞察力以及处理分散在公司各处的 TB 级信息。

单个数据资产每天可能会经历数百次修改，因此如果没有正确的工具，很难判断哪里出了问题。 从轻微的错误计算到大量的数据泄露，不正确的信息会使一切都面临风险。

我们概述了 11 种最佳数据治理工具及其功能，因此您可以开始以正确的方式更快地处理数据。 我们还解释了数据治理如何帮助企业和个人企业用户更好地处理数据、管理访问和设置隐私策略。

那是你要找的吗？ 那么让我们开始吧。‍

简而言之，数据治理

数据治理如何使企业、分析师和营销人员受益‍

对企业的好处

对分析师的好处

对营销人员的好处

选择数据治理工具前需要考虑的 4 件事‍

你打算解决的问题‍

您操作的数据类型

数据治理工具的特点

处理您的数据的团队和专家的类型

11 大数据治理工具，可优化您的洞察力并做出明智的决策

Axon 数据治理

SAP 主数据治理‍

欣喜若狂‍

阿帕奇阿特拉斯‍

Semarchy xDM

椭圆边缘‍

Oracle 企业元数据管理

伊穆塔

IBM InfoSphere 信息治理目录‍

谷歌云数据目录

亚特兰

使用 Improvado 让您的数据基础架构在竞争中领先

简而言之，数据治理

数据治理是在组织中组织数据并管理其可用性、可用性、安全性和完整性的过程，以便在公司的战略活动中有效使用数据。

数据治理涉及各种工具、专家、法规和性能指标，以确保获得一致和可靠的见解。 通过精心设计的数据流，组织可以定义谁可以访问数据、他们可以对数据采取什么行动、通过什么方法等等。

因此，企业在数据安全性和可访问性之间实现了中庸之道。 通过平衡这两个因素，数据治理为分析师和其他用户提供了最佳条件，以从他们的数据中获得最大价值，同时防止数据被滥用。

数据治理如何使企业、分析师和营销人员受益

在深入到工具发现阶段之前，我们需要确定数据治理给整个公司和公司内的个人用户带来了什么好处。

对企业的好处

大多数以数据为中心的公司都有一个主要缺点：数据孤岛。

数据孤岛是一个组（例如，一个部门）拥有的数据集，同一组织中的其他组无法轻松访问。

组织以不同的方式解决这个问题。 而不同的方式可能会导致不同的结果。

了解如何通过营销数据集中化消除组织内部的数据孤岛。

当公司授予每位员工对数据的过度访问权限时，有趣的部分就出现了。 那时，初级员工不小心修改了关键数据集，有人删除了备​​份文件，或者您的会计师将敏感数据下载到笔式驱动器上并在最近的自助餐厅丢失。 这就是我们所说的 100% 透明的数据流程。

数据治理确定谁可以访问数据以及每个人可以对数据集采取哪些操作。

数据管理员是数据治理项目中的主要角色之一，负责维护数据控制和数据访问管理。

主要优势：

• 完全控制提供给员工的数据访问权限
• 提高数据安全性
• 消除数据孤岛，避免数据泄露风险

对分析师的好处

数据治理不仅仅是建立法规。 它还为分析师提供自助式 BI 工具。

据福布斯报道，78% 的高管和分析师认识到数据治理在商业智能流程中的价值。 不一致的数据和多个版本的真相使分析过程比必须的复杂得多。

通过深思熟虑的数据治理流程，分析师可以专注于他们的主要任务：分析数据并从中提取有价值的见解。

主要优势：

• 提高分析师的生产力
• 提高分析师洞察力的质量
• 快速简单地访问所需数据

对营销人员的好处

营销人员和营销分析师也受益于数据治理。

由于营销和销售部门之间没有数据孤岛，营销人员可以快速访问有关潜在客户质量、新机会、客户评论等的见解。 以前，销售团队可能需要数小时的无意义沟通才能分享所需的见解。 通过数据治理，营销人员只需点击几下即可访问它们。

数据粒度是分析师的另一个重要好处。

从数十个营销平台手动上传数据通常会导致性能指标和数字不一致。 合并不良的营销数据显示出每季度的误导性结果，并且不允许做出明智的决策。

以数据为中心的公司使用 ETL 系统自动收集数据，并为其所有来源使用预定义的数据提取模式。 例如，Improvado 为公司提供来自 300 多个营销和销售来源的集中、可分析的数据。

️ 了解如何使用零代码自动化营销报告并更快地获得可行的见解。 ️

ETL 和数据治理工具的结合可帮助营销分析师消除任何数据不一致、构建整体仪表板并更快地做出正确决策。 数据治理可以通过多种方式帮助营销人员获得高质量的数据，从使用准确的历史数据绘制数据集到使用自动化营销报告的 ETL 系统。

主要优势：

• 跨所有渠道的精确和一致的性能指标
• 缩短洞察时间
• 深入了解相邻部门的数据

选择数据治理工具之前要考虑的 4 件事

现在我们知道数据治理如何使企业和业务部门受益，我们可以更接近工具发现阶段。

首先，在选择数据治理工具之前，您必须知道要注意什么。 有四个主要因素需要考虑。

你打算解决的问题

首先要考虑的是您计划通过数据治理解决哪些问题。

您是否正在寻找一种方法来提高部门之间的透明度和协作？

您是否需要一个工具来帮助您实时监控和控制数据变化？

也许您想自动化您的数据质量管理流程？

如果没有明确定义的问题，数据治理只是一堆关键词、一套昂贵的工具，以及关于公司内部分配角色的永无止境的讨论。

从本质上讲，您需要知道您要解决的问题是什么，这样您才不会将数据治理软件变成货架软件。

您操作的数据类型

接下来要考虑的是您正在使用的数据类型。

您在处理非结构化数据吗？ 您需要管理关系数据库吗？ 您是否正在寻找一种方法来控制 NoSQL 数据库中的更改？

您的数据的目的也很重要。 例如，如果您正在处理营销绩效指标，则在进入分析师手中之前，它们需要特殊的清理和转换过程。

了解如何清理您的营销数据以及哪些工具可以帮助您。

您的数据治理工具应该能够处理您正在使用的数据类型。 否则，只会浪费时间和金钱。

数据治理工具的特点

并非所有数据治理工具都是平等的。

其中一些提供了比其他更多的功能。 以下是数据治理工具的必备功能：

• 数据发现和分类
• 元数据管理
• 实时监控和控制变化的能力
• 建立数据质量管理规则的能力
• 数据沿袭追踪

功能可能因您的业务目标而异。 我们将在本文后面介绍所有流行的数据治理工具的功能，以便您确定满足您特定需求的工具。

处理您的数据的团队和专家的类型

最后但同样重要的是，您必须考虑谁在使用您的数据。

您负责一个小型分析团队吗？ 您是否需要企业级软件来管理整个公司的数据？

团队的技术熟练程度是另一个需要考虑的因素。 复杂的数据转换要求分析师具备强大的 SQL 知识或编程技能，例如 Python 或 R。

如果您的团队没有扎实的技术背景，则值得关注无代码数据管道，例如 Improvado。 营销和销售专家可以在类似电子表格的 UI 中执行复杂的转换。

因此，了解谁在使用您的数据可以了解您需要的工具类型以及它应该具有的功能。

11 大数据治理工具，可优化您的洞察力并做出明智的决策

在回顾了数据治理工具的所有基本方面之后，下一个合乎逻辑的步骤是讨论当今市场上最流行的数据治理工具。

良好的数据治理工具可提供对组织数据流程的全面可见性，使数据访问变得透明，并与您的业务目标相关联。

考虑到这一点，我们列出了当前市场上最有效的数据治理工具。

让我们回顾一下它们。

#1。 Axon 数据治理

由 Informatica 开发的 Axon Data Governance 是领先的数据治理平台之一。

它的核心是有效、可扩展的数据治理解决方案的连接中心和数据市场。

该平台使用人工智能和机器学习算法来自动执行以下任务：

• 浏览大型数据集
• 数据质量评估
• 在整个组织中分配数据管理角色
• 创建和维护元数据类别
• 等等。

它有助于在政策与其影响的事物之间自然而简单地建立联系、差距和联系。 通过精心策划的数据市场，团队可以轻松定位、访问和理解他们需要的信息。

此外，Axon Data Governance 有助于管理 GDPR 数据风险，帮助管理敏感数据，并确保所有传入信息的相关性。

虽然我们可以看到这款软件的明显好处，但一些用户也强调了它的负面影响。 一些评论指出该软件不成熟，缺乏基本功能。

Gartner： 29 条评论中的 3.9 / 5 条

G2： 4.2 / 5 分，共 6 条评论

TrustRadius： 6.8 / 10 分，共 6 条评论

#2：SAP 主数据治理

SAP Master Data Governance (MDG) 是一种用于管理和治理企业范围内的主数据的工具。 它为用户提供所有企业主数据的单一事实来源，并确保其在不同部门、地域和业务流程中保持一致。

该数据治理解决方案可以在云端和本地实施。 与此列表中的大多数工具一样，Master Data Governance 允许您创建、验证和监控数据规则并分析数据管理活动的性能。

SAP Master Data Governance 的数据模型与 SAP ERP 非常相似，因此如果您使用 SAP ERP，很容易集成此数据治理工具。

除其他好处外，用户承认与其他 SAP 工具和可理解的 UI 的互操作性。

至于缺点，用户声称旧版本的 SAP MDG 的数据质量功能有限，该工具的成本高于其替代品，并且需要对 SAP 产品有深入的了解。

顺便说一句，SAP MDG 的价格为每块 5,000 个对象每月 59 美元。

Gartner： 102 条评论中的 4.4 / 5 条

G2： 4.3 / 5 分，共 110 条评论

TrustRadius： 9.3 / 10 分，共 29 条评论

#3。 欣喜若狂

Alation 提供了一组用于数据编目和数据治理的工具。

Alation 数据治理应用程序提供了一种管理数据法规的便捷方式。 该工具为称为策略中心的所有策略提供集中存储。 借助它，您可以在一个地方创建所有策略，并查看每个法规如何映射到特定数据。

通常，在数据治理过程中管理数据管理员和特定角色需要时间和人工。 由 AI 和 ML 算法提供支持的管理仪表板可根据谁在使用数据自动发现数据管理员。

Alation 的管家可以一次跨多个数据集分配法规和控制数据。

在积极的品质中，用户称赞平台的安全级别和出色的用户体验。 用户还欣赏功能的数量以及将 Alation 直接连接到数据库以获取元数据的能力。

然而，Alation 也有其缺点。 一些用户对该平台的产品和支持模式不满意，声称它不能完全满足他们的业务需求。 其他人声称该平台缺乏针对不同用户的专门视图。

Gartner： 149 条评论中的 4.4 / 5 条

G2： 4.3 / 5 分，共 22 条评论

TrustRadius： 8.3 / 10 条评论，共 14 条评论

#4。 阿帕奇阿特拉斯

Apache Atlas 是一个用于数据编目和数据治理的开源工具。 如果您需要从一个中心位置治理和管理异构实体及其关系，这是一个很好的解决方案。

在 Apache Atlas 的帮助下，您可以跨 Hadoop 和其他技术定义、管理和监控元数据标准。

此数据治理工具为整个组织使用的所有元数据提供了一个集中存储库。 它还为用户提供审计线索，以跟踪元数据随时间的变化。

此外，Apache Atlas 允许您根据业务需求创建自定义分类，并支持与各种 Hadoop 组件的集成。

Gartner：未上市

G2： 4.5 / 5

信任半径： 9 / 10

#5。 Semarchy xDM

Semarchy xDM 是一个数据管理平台，它提供了一组用于数据治理、数据质量和主数据管理的工具。

该平台使您能够更深入地挖掘和了解现有数据资产、识别数据差异并确定数据集的改进点。 这些是为未来的数据治理计划准备数据基础设施的关键步骤。

该工具使用户能够创建业务词汇表、数据目录、流程和策略。 它还为所有元数据提供了一个集中存储库，让您可以跟踪元数据随时间的变化。

Semarchy xDM 还提供强大的浏览、搜索和分类功能，以确保更好地了解数据环境。

用户称赞该平台的简单性和实施速度。 它允许分析师使用几乎任何网络工具轻松设置它并立即开始管理数据。

但是，由于功能集广泛，该平台的学习曲线陡峭。 此外，Semarchy 没有用户社区，这意味着没有人可以回答超出文档范围的问题。

Gartner： 138 条评论中的 4.6 / 5 条

G2： 4.8 / 5 / 21 评论

TrustRadius：未列出

#6。 椭圆边缘

OvalEdge 是一个基于云的数据治理工具，它为数据发现、数据质量管理和主数据管理提供了一组功能。

OvalEdge 利用了三个主要的数据 C：

• 编目
• 合作
• 遵守

该平台会自动对您的所有数据集进行分类，从而简化数据资产发现。 您可以索引所有数据源，例如关系数据库、数据仓库和云平台，以跟踪每个文件、表、分析软件等的元数据。

与我们列表中的其他工具一样，OvalEdge 具有基于角色的安全系统。 您可以将角色分配给用户和数据源。 这些角色定义了每个用户可以访问的数据、他们可以如何操作以及他们可以对元数据做什么。

用户欣赏该平台为数据隐私专家提供的协作工具及其与当今大多数 DBMS 工具和数据源的 API 集成。

Gartner： 4.3 / 5 条评论，共 5 条评论

G2： 5 / 5 分，共 1 条评论

TrustRadius： 10 / 10 条评论，共 2 条评论

#7。 Oracle 企业元数据管理

Oracle 企业元数据管理 (OEMM) 是面向企业级公司和大型数据团队的数据治理解决方案。

在它的帮助下，您可以从当前市场上几乎所有的元数据提供商收集元数据并对其进行编目。

在对所有元数据进行编目后，您可以将其拼接在一起以获得当前数据环境的整体架构视图。 换句话说，您可以看到来自不同数据模型、数据库、分析工具、ETL 系统等的数据的整个范围。

此外，OEMM 为您的所有元数据提供交互式搜索和浏览功能。 它为您提供针对任何数据源的完整数据沿袭和影响分析。 这意味着您不一定需要从业务角度了解系统、应用程序或数据库的工作原理。 您可以浏览这些系统中的所有元数据，而无需实际访问它们。

虽然一些用户对 Oracle 的功能和可用集成的数量感到满意，但其他用户对此工具的满意度并不相同。 一些用户抱怨它的导航复杂，对于普通商业用户来说进入门槛非常高。

Gartner： 89 条评论中的 4.2 / 5 条

G2： 3.4 / 5 分，共 6 条评论

TrustRadius： 8.7 / 10 分，共 4 条评论

#8。 伊穆塔

Immuta 是一种数据治理工具，可提供数据发现和数据质量管理以及安全性和合规性的功能。

系统自动对每个查询实施访问控制策略并捕获详细的审计日志，以便轻松维护安全性和合规性。

Immuta 自动监控和记录您的数据的所有操作，以确保数据合规性并调查问题。 数据团队可以访问所有请求、策略修改、查询和其他信息。

此外，Immuta 提供强大的浏览和分类功能，包括层次结构和图表，以帮助您跟踪和了解您的数据资产。

此外，Immuta 提供了一组高级安全和合规功能，例如数据屏蔽和数据加密。

Gartner： 4 / 5 的评论，共 3 条评论

G2： 4.5 / 5 分，共 6 条评论

TrustRadius：未列出

#9。 IBM InfoSphere 信息治理目录

IBM 的 InfoSphere Information Governance Catalog (IGC) 是一种数据治理工具，可为组织内的信息治理提供全面的功能。 IGC的主要特点是：

• 元数据管理
• 业务词汇
• 编目
• 访问规则管理

该工具使您能够跨不同平台管理数据，了解数据资产之间的关系，并管理对这些资产的访问。 IGC 为您组织的治理计划提供了坚实的基础，并帮助您确保遵守行业法规。

根据评论，一些用户认为 IGC 的定价模式非常不灵活。 图形用户界面也经常受到批评。

Gartner： 35 条评论中有 4 / 5 条

G2： 19 条评论中的 4 / 5 条

TrustRadius： 30 条评论中的 10 / 10 条

#10。 谷歌云数据目录

Data Catalog 是 Google 对竞争激烈的数据治理工具市场的回应。 它是一个完全托管和可扩展的数据发现工具和元数据管理服务。 它允许您对来自不同 Google Cloud 和第三方来源的数据资产的元数据进行编目。

该软件为您提供了用于数据发现的简单搜索界面以及用于数据访问和构建自定义应用程序的 API。

Data Catalog 与 Google Drive 和 Gmail 共享相同的 Google 搜索技术。

使用数据目录，您可以创建标签模板，让您使用结构化标签标记数据。 借助这些标签，您可以跟踪任何重要的元数据，例如负责数据资产的角色、数据分类等。

Data Catalog 支持通过开源 API 与 Google Cloud 数据源和第三方连接器（例如 PostgreSQL、Tableau、Apache Hive 等）集成。

Gartner：未上市

G2： 4.3 / 5 分，共 3 条评论

值得 SaaS： 4 / 5 条评论，共 2 条评论

#11。 亚特兰

Atlan 是一种数据治理工具，可在整个组织内实现数据团队和业务用户之间的协作。

该平台提供高级搜索功能，允许用户从单个选项卡中查找表、列、仪表板、查询和许多其他元素。

在选择任何数据资产后，用户可以获得全面的信息，包括描述、数据资产的所有者、分配的数据专家、数据资产的状态、分类等等。

另一个值得注意的 Atlan 功能是数据资产的嵌入式协作。 用户可以通过 Slack 相互联系，并直接在 Atlan UI 中讨论特定的数据资产。

Gartner： 4.4 / 5 条评论，共 7 条评论

G2： 5 / 5 分，共 1 条评论

TrustRadius： 8.8 / 10 分，共 7 条评论

使用 Improvado 让您的数据基础架构在竞争中领先

实施数据治理工具只是创建现代数据堆栈并从洞察力中获得所需粒度的一步。 您的数据资产应经过数据转换、数据编排、清理等过程。 这些步骤中的每一个都需要您合并一个单独的工具。

然而，总是有更好的选择空间。 如果您正在处理营销和销售数据，Improvado 可以帮助您简化所有数据活动。 Improvado 是一个 ETL 平台，可将原始营销和销售指标转化为可操作的见解。

在它的帮助下，您可以自动从 300 多个来源收集数据，以易于消化、分析就绪的格式。 Improvado 将纯化的洞察力简化到数据仓库，然后连接到您选择的数据治理工具。

此外，Improvado 可以将您的洞察力简化为任何可视化工具，帮助您构建营销和销售工作的全面、实时的仪表板。 通过全面详细地了解您的绩效，您可以更好地投资营销资金并了解客户旅程。

安排与 Improvado 的分析专家通话，了解哪些数据瓶颈阻碍了您的增长机会。

了解 Improvado 如何升级您的数据架构并改进您的数据治理流程。

联系我们

阿里弗林

客户关系副总裁

‍