幾款常用的數據治理工具及應用介紹_數據分析師

大多數數據治理項目的指導原則都有這一條：一個成功的項目必須結合人員、流程和技術。這種方法在一定程度上會容易讓人盲目依賴于使用數據治理工具去實現目標，而它的實際含義是需要關注于建立并清晰定義所需要的角色、職責、政策和流程。

使用合理的管理措施能夠產生一致的信息和使用規則，但是在大多數組織中，系統、技術和組織的復雜性妨礙了由這些管理措施實現的數據復用。檢查端到端數據處理操作，通常都會發現深層次的數據管理挑戰，如數據模型不一致、現有數據結構不靈活及業務術語不統一等。

盡管公司里不同的業務單元和部門通常都有不同的關注點，也有不同的數據平臺、業務應用和數據管理方法，但是要獲得組織數據資產的控制，首先是將運營數據管理流程與創建和使用數據及技術的現有最佳實踐方法相結合。這樣就設定了協同數據管理在一些步驟中的基調，如定義和實施內部數據標準、協調企業數據的業務語義、在集成過程中嵌入數據驗證控制及開發一組共享的數據規則，反映業務用戶在整個組織中的需求。

實際上，數據治理軟件和相關技術可以作為一些方法的補充，而由數據治理委員會或非正式業務代表小組商定的政策則可以通過這些方法轉變為信息需求和相應的業務規則。有許多工具可以改進數據治理和信息監控。下面，我們來詳細了解這些工具。

數據治理模板。

人們常常忽略了一點，標準化模板也是一種重要的工具，它們能夠幫助管理數據治理項目的優先級、任務和輸出。例如，數據治理策略模板可以指導管理委員會的成員正確定義政策、政策范圍、性能指標，以及根據需求逐步升級的過程。另一個例子是議程模板，它可以幫助在委員會會議上確定數據治理問題、提案、標準及其他項目的討論順序。

數據建模工具。

如果一個組織面對的一些治理挑戰與數據模型的差異和不一致性相關，那么解決這個問題的方法是優化和標準化數據建模過程的各個方面。這其中包括以下步驟：定義通用數據實體類型和數據結構，保證參照完整性及維護數據類型層次。數據建模工具不僅能夠實現這些改進，它們還能夠將數據模型與整個企業架構保持一致，并且影響著數據一致性的維護工作。

數據分析軟件。

數據可用性的目標是降低數據問題的影響，在數據治理框架中納入一種數據分析與評估的手段。這其中包括數據分析（劃分數據集、記錄、元素和值）、運行統計分析和評估數據模型。這些技術可以幫助發現數據異常，確定它們對業務的潛在影響和加大數據質量水平的測量規模。

數據質量管理軟件。

數據治理戰略的一個重要目標是保證數據精度、一致性和完整性。數據質量工具顯然將在支持數據管理模型的實現上發揮一定作用，如解析、標準化、改進和清理軟件等。

元數據管理工具。

這些工具適合用于創建和管理共享業務術語、數據元素定義及數據架構、數據建模、命名規范和數據交換方法的內部標準。此外，它們還有助于優化企業系統內的信息流監控。而且，語義元數據管理工具還可以部署為一個中央平臺，提供整個企業范圍的數據結構視力和數據定義知識庫。

主數據管理（MDM）中心。

雖然MDM通常被視為一種既關聯又獨立的活動，但是有一些跨職能的數據治理可能依賴于MDM軟件套件常常包含的核心數據控制和身份解析功能。

毫無疑問，這些技術可能成為整個數據治理戰略的一個重要組成部分。但是，千萬不要誤認為有了這些我們就能夠成功了。一定要有良好定義的數據治理標準和流程，并且要有一個配置合理的管理團隊，由他們部署和使用這些技術幫助組織應用數據治理最佳實踐方法，這樣數據治理工具和支持軟件才能發揮全部作用。