了解数据治理工具如何帮助您在整个组织中实施共同政策，帮助保持信息的一致性和最新性。

　　数据治理工具使组织能够构建和管理数据治理政策和流程。他们通过验证、清理和丰富来提高数据质量。为了实现数据目标，数据治理计划涉及工具和流程，以帮助企业在从获取到处置的整个数据生命周期中管理数据。

　　数据治理工具是如何工作的？

　　数据治理在很大程度上依赖于人员和流程，但成功的数据治理计划也需要强大的数据治理工具。各种供应商和开源社区提供工具，帮助企业实施满足其业务需求的数据治理政策。

　　数据治理通过制定管理和控制数据资产的政策和流程，在战略、战术和运营层面影响企业。数据治理工具有助于实施和执行这些政策和流程。这些工具提供了一个全面的数据治理框架和一组特性和功能，以管理组织的数据生命周期。

　　数据治理工具对数据资产进行编目；它们从数据库、文件、应用程序和其他数据源收集数据。然后，他们根据预定义或自定义元数据属性标记数据资产，并根据其敏感性、重要性或与特定合规性法规的相关性对其进行分类。数据治理软件通过执行数据质量检查和验证来确保数据准确、完整和一致。

　　数据治理工具用于什么？

　　数据治理工具帮助企业定义和管理数据所有权、角色和责任，以及实施数据安全和隐私措施。他们确保数据管理流程符合监管合规性和质量标准。它们还有助于实现工作流程的自动化，并为大量数据提供结构。

　　数据治理工具有多种用途，包括数据质量管理，以确保数据在整个组织中保持准确、完整和一致。这些工具甚至可用于强制遵守监管要求，如GDPR和HIPAA。为了保持数据完整性，数据治理解决方案采取额外的步骤来跟踪和记录数据使用情况以及更改和访问，提供全面的审计跟踪。

　　数据治理工具的主要特点

　　现代数据治理工具与数据保护一样，关注保持数据移动到组织内正确的人或地点。

　　为了使数据更广泛地可访问，数据治理工具越来越多地包括政策和管理管理功能，从而简化了对更多用户角色的访问。此外，数据治理工具通常内置人工智能和机器学习功能。

　　出于这些原因，寻找强大数据治理解决方案的公司应考虑那些具有以下功能的公司。

　　使数据访问和协作民主化

　　据Forrester称，这包括为业务决策提供准确的数据，从而帮助“组织成为大规模数据驱动”。组织中的每个业务部门或部门都需要某些数据来帮助决策或改进产品或服务交付。

　　组织通常有跨职能团队，一起工作，共享资源并在项目上进行协作。因此，重要的是要投资一个数据治理工具，该工具允许所有相关方轻松访问数据，无论他们在组织内的位置或角色如何。

　　允许“自适应治理”的灵活性和平衡需求

　　正如Gartner所阐述的那样，公司应该能够通过数据治理工具调整其运营模式，以适应不断变化的业务需求。在现代数据治理中，没有“设置它并忘记它”。

　　这意味着，虽然数据治理工具必须很好地完成基础知识，但它们也必须很好地映射到业务战略。公司还应该平衡对更多访问的需求与对隐私和控制的持续要求。

　　Forrester说：“先进的数据治理解决方案使组织能够认真对待问责制，并解决日益增加的监管参与和消费者需求。”

　　通过自动数据谱系跟踪数据源和更改

　　为了提高透明度，数据治理工具应该能够跟踪不同系统和流程之间的数据移动。自动数据谱系帮助用户了解数据来自哪里，数据如何转换，以及如何在不同的流程和报告中使用。这将帮助分析师了解从源到目的地的数据流。

　　使用数据治理工具有什么好处？

　　鉴于数据对每个企业的重要性日益增加，强大的数据治理的好处延伸到所有人。虽然并非每家公司都有严格的数据隐私需求，但几乎所有组织都受益于使用数据治理工具的众多优势：

　　提高数据准确性和一致性：数据治理工具允许企业在不同系统和来源中设置和执行数据准确性和完整性的基准，以指导数据管理工作。

　　识别和纠正数据错误：数据治理工具验证用户输入，清理数据，并使用交叉引用来识别和纠正数据错误。

　　执行数据访问策略并控制谁可以访问哪些数据：这些工具启用访问控制机制、加密和数据屏蔽技术，以保护数据免受未经授权的访问。

　　支持各种数据源和格式：数据治理工具支持不同的数据格式，如结构化、非结构化或半结构化数据。

　　帮助企业满足监管要求：数据治理工具包括必要的框架和工作流程，以确保组织遵守行业法规，如GDPR、HIPAA和CCPA。

　　最好的数据治理工具打破了公司内部团队之间的孤岛，使他们更容易安全地共享和协作数据，以推动更大的客户成功。

　　数据治理工具的挑战

　　虽然它们提供了许多好处，但它们并非没有挑战。大多数组织在实施数据治理工具时遇到的一个挑战是用户采用和变更管理。

　　说服利益相关者和最终用户采用数据治理工具可能很困难——抵制变化、缺乏意识或感知的复杂性可能会阻碍采用。将新工具集成到工作流程中通常需要组织内的文化转变。员工可能需要一些时间来适应新的流程和工作流程。这需要对知识和其他资源进行投资，以使员工掌握新工具。

　　此外，实施数据治理可能是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行，因此在设置工具时需要遵循数据治理实施实践。

　　谁使用数据治理工具？

　　至少有四个关键选区将使用或依赖数据治理工具。这些包括：

　　首席数据官：帮助制定业务政策、战略和计划。

　　数据治理经理和团队：建立流程和工具，以跨组织边界访问、使用、存储、保留、传输和删除数据。

　　数据治理委员会：监控实施过程，并提供自上而下的权威印章，以促进数据治理政策。

　　数据管理员：监督单个数据元素的质量。

　　虽然并非组织中的每个人都会直接访问数据治理工具，但依赖此类工具的用户数量不断增长。根据组织的不同，特定工具的主要用户可能是希望将数据用于决策的业务团队、寻求改进运营的IT工作组或构建ML模型的数据科学家。

　　试图在数据治理解决方案之间进行选择的企业应该考虑其主要受众，并使工具适合受众，而不是受众适合工具。

　　优秀数据治理工具是什么？

　　随着公司寻求将数据用于新的业务技术，如ML，对于组织来说，选择工具变得更加重要，这些工具不仅有助于控制整个组织的数据流，而且确保不断增长的用户可以安全、自由地访问数据。一些数据治理工具包括：

　　Collibra数据治理：最适合复杂的数据景观。

　　IBM数据治理：最适合严格的监管合规性。

　　Precisely Data360 Govern：数据分析的理想选择。

　　Alation：适用于数据治理工作流程自动化。

　　为了帮助企业找到适合其用例的数据治理工具，我们分析了多种数据治理工具，包括其价格、功能、优势和劣势。