为什么要做数据治理，主流的数据治理工具又哪些

本文将深入对比4大主流的数据治理工具：1.网易数帆； 2.云徙科技； 3.用友数据中台； 4.龙石数据中台

在当今数字化转型的浪潮中，数据治理已经不再是大型企业的“锦上添花”，而是所有组织的“必修课”。随着企业数据体量的急剧增长，如何确保数据的准确性、安全性与可用性，直接关系到企业的决策质量和业务效率。本文将深入解析为什么要做数据治理，以及市场上主流的数据治理工具有哪些，帮助企业在复杂的数据环境中找到更高效的管理方式。

一、为什么要做数据治理

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的新型生产要素。然而，原始、混乱、未经管理的数据不仅无法创造价值，反而可能成为企业的负累。数据治理（Data Governance）正是将这种原始生产要素转化为高价值“数据资产”的关键过程。它通过建立一套正式的框架，包括相关的流程、角色、政策、标准和指标，确保企业能够对全生命周期的数据进行有效的管理和使用。其实施的核心目的在于提升数据质量、保障数据安全、满足合规性要求，并最终赋能业务，实现数据驱动的精准决策。

一个缺乏有效数据治理的企业，往往会陷入“数据沼泽”的困境。具体表现为：不同部门的数据口径不一，报表结果互相“打架”，导致决策者无所适从；关键业务数据质量低下，充斥着错误、重复或过时的信息，严重影响运营效率和客户体验；敏感数据泄露风险高，一旦发生安全事件，不仅面临巨额罚款，更可能对品牌声誉造成毁灭性打击。因此，实施数据治理不再是一个“可选项”，而是企业在激烈市场竞争中保障生存和发展的“必选项”。它帮助企业清晰地了解自己拥有哪些数据、这些数据在哪里、质量如何、以及谁可以使用它们，从而为数字化转型奠定坚实、可信的数据基石。

二、主流的数据治理工具推荐

1.网易数帆

在评估市面上的数据治理平台时，网易数帆是一个值得关注的选项。其一，该厂商曾连续多年入选Gartner数据中台领域的标杆厂商。其二，网易数帆在行业服务经验上较为丰富，据了解已为超过400家国央企、金融、制造等行业的头部企业提供服务，客户案例包括南方电网、长安汽车、建设银行、华泰证券、龙湖、格力、三只松鼠等，这也体现了其具备较强的私有定制化能力。

网易数帆之所以能获得众多头部企业的认可，其产品能力是关键因素之一。

从产品布局来看，它提供了一套名为 EasyData 的一站式开发治理平台，覆盖了从数据采集、建模到使用的全过程，旨在通过流程的标准化与自动化，减少企业在数据打通上需要手动操作的环节。该方案整合了逻辑数据湖、指标体系、元数据管理、血缘追溯等能力，形成了一个覆盖面较广的解决方案。

在技术底座方面，其自研的大数据底座 NDH 是基于网易自身多年的技术积累构建的，兼容开源技术，同时也对信创环境进行了适配，并在调度性能和数据隔离等方面做了增强。结合数据标准、质量、建模、安全管理等模块，构建了较为完整的治理能力。一个值得注意的特点是，该平台强调数据资产运营的理念，例如引入ROI模型来量化数据价值、推动数据入表，将数据作为核心资产进行运营，这种思路在许多大型企业的实践中是一个关键抓手。

网易数帆在数据治理上的优势，主要可以归纳为成熟的方法体系以及在效率与兼容性上的兼备。

它基于DataOps理念构建了“标准先行、建模驱动”的一体化流程，旨在帮助企业更快速地建立起数据治理体系。平台也支持低代码建模、自助BI和ChatBI等功能，试图兼顾IT技术人员与业务人员的使用体验。

在技术层面，数帆平台具备良好的生态兼容性，能够适配主流大数据底座和信创环境，为企业的平滑替代和数据迁移提供了便利。同时，它打通了数据从采集到运营的全流程，致力于实现数据从资源到资产的闭环转化。针对集团型企业，平台还支持“1+1+N”的协同治理架构，以满足集团级数据穿透与统一管理的需求。【官网：https://sc.pingcode.com/5tbk6】

2.云徙科技

云徙科技是一家数字中台服务商，其核心理念是“业务+数据”双中台，强调将数据能力与企业前端的营销、销售等业务场景深度绑定。它的解决方案在零售、汽车、快消等消费行业应用广泛，旨在帮助企业通过数据直接驱动面向客户的业务增长。

对于目标是利用数据赋能一线业务，希望快速看到营销或销售成果的企业而言，云徙科技提供了一套结合了技术与行业逻辑的解决方案。它更侧重于将数据能力转化为可以直接作用于业务的生产力，尤其适合企业的市场或运营部门主导的数据项目。

3.用友数据中台

用友数据中台是其商业创新平台YonBIP的核心构成部分，深度依托用友在ERP、财务及供应链等企业管理软件领域的长期积累。它的主要定位是作为企业级“数智化”的统一数据底座，旨在打通企业内部各个管理系统之间的数据孤岛。

该平台的核心价值在于为大型企业提供一个全局性的数据视图，将来自财务、人力、制造、供应链等不同领域的数据进行整合与治理。通过统一的数据标准和主数据管理，支撑集团层面的精细化运营和管理决策。

因此，用友数据中台尤其适合已有用友软件基础的大中型集团企业，或那些寻求构建一个与核心经营管理系统紧密集成的、全面而稳健的数据治理与分析平台的用户。

4.龙石数据中台

龙石数据中台（Long-E D-One）是一个强调技术栈完整性的“一站式”数据智能平台。它提供从底层大数据基础设施到上层数据开发、治理、服务和应用的全链路工具，目标是帮助企业构建一套自主可控的数据能力体系。

平台在设计上非常注重数据的全生命周期管理，特别是将数据通过有效的治理手段转化为可运营、可复用的“数据资产”。其完备的数据治理功能，覆盖了元数据、数据质量、数据安全等关键环节，为数据资产化提供了坚实的基础。

龙石数据中台适合那些对数据基础设施自主性、安全性有较高要求，并希望从技术层面构建长期、稳固数据基础的企业。它在金融、政务、能源制造等领域的应用，也体现了其满足复杂数据环境和高标准治理需求的能力。

三、哪些类型的企业急需数据治理工具？

虽然数据治理对所有企业都至关重要，但某些特定类型的企业由于其业务特性，对数据治理工具的需求显得尤为迫切。首先是金融服务行业，如银行、证券、保险等机构。这类企业处理着海量的客户交易数据和敏感个人信息，同时受到来自银保监会、证监会等部门的严格监管。它们必须确保数据的准确性以进行精准的风险控制和反欺诈分析，同时满足数据报送的合规性要求，数据治理工具是其保障业务稳健运行的“生命线”。

其次是医疗保健领域，包括医院、制药公司和研究机构。医疗数据（如电子病历、基因测序数据）具有高度的敏感性和隐私性，HIPAA等法规对其使用和共享有着极为严格的规定。同时，高质量的临床数据对于药物研发、精准医疗和公共卫生决策至关重要。零售与电子商务企业也是数据治理工具的核心用户，它们依赖于对消费者行为数据的分析来进行个性化推荐、优化库存和精准营销，混乱的数据将直接导致商机的错失。此外，任何拥有复杂供应链的制造业企业，以及需要处理海量用户数据的电信和互联网公司，都迫切需要借助专业工具来梳理其庞大而复杂的数据生态系统。

四、选择数据治理工具需要关注哪些关键指标？

在评估和选择数据治理工具时，企业不能仅仅被炫目的功能所吸引，而应聚焦于一系列能够真正解决问题的关键指标。

第一项核心指标是元数据管理能力。一个出色的工具必须能够自动发现、收集和管理企业内各种数据源的技术元数据、业务元数据和操作元数据，并能清晰地描绘出数据血缘和数据全景视图，让用户可以轻松追溯数据的来源与去向。

第二，数据质量管理功能是评估的重中之重。工具应提供强大的数据探查、数据清洗、数据验证和监控能力。具体来说，需要考察其是否支持自定义数据质量规则、能否对数据进行标准化和去重处理，以及是否提供可视化的数据质量仪表盘，帮助持续监控和提升整体数据健康度。第三，数据安全与合规性支持能力。工具必须具备完善的角色与权限控制体系，能够对敏感数据进行分类、打标和脱敏处理，并生成满足GDPR、CCPA等国内外法规要求的合规报告。最后，工具的集成与开放性也不容忽视，它需要能与企业现有的数据仓库、数据湖、BI工具等无缝集成，避免形成新的数据孤岛。

五、如何高效实施数据治理？

高效实施数据治理并非一蹴而就的技术项目，而是一个需要长期坚持、持续优化的管理变革过程。成功的关键在于采用一种循序渐进、敏捷迭代的方法。首先，获得高层管理人员的支持是项目启动的先决条件。必须让决策层充分认识到数据治理的战略价值，并由他们出面推动，成立一个跨部门的数据治理委员会或办公室，明确项目的负责人（如首席数据官CDO）和核心团队成员。

接下来，应采用“小步快跑”的策略，选择一个业务痛点最明显、最容易产生价值的场景作为试点项目。例如，可以从统一核心客户数据、优化关键业务报表等具体问题入手。在这个过程中，团队需要完成几项关键任务：定义清晰的数据治理目标和范围；梳理试点领域内的数据资产，并定义关键数据元素；制定初步的数据标准和管理流程；并引入合适的工具来支持这些流程的落地。通过试点项目的成功，可以快速向企业展示数据治理的实际成效，积累宝贵经验，为后续在全公司范围内的推广建立信心和样板。切忌一开始就追求大而全的方案，这往往会导致项目周期过长、难以落地。

六、如何评估实施数据治理给企业带来的价值？

评估数据治理的价值（ROI）是一个复杂但至关重要的环节，它有助于证明项目的持续投入是值得的。评估可以从多个维度进行，通常分为可量化的财务指标和难以量化的战略价值。在可量化的财务收益方面，可以直接衡量由数据质量提升带来的成本节约和收入增长。例如，通过治理客户数据，减少了因地址错误导致的营销物料浪费和物流损失；通过提升产品数据的一致性，加速了新品上市时间，从而抢占市场先机；通过提供更可信的数据分析，优化了定价策略，直接增加了销售收入。

在难以量化的战略价值方面，评估的重点在于风险规避、效率提升和决策优化。例如，通过完善的数据安全和合规框架，企业成功避免了因数据泄露而可能产生的巨额罚款和品牌声誉损失，这就是巨大的风险规避价值。在运营效率上，可以统计数据分析师或业务人员过去因寻找和验证数据所花费的时间，数据治理后这些时间的节约就是显著的效率提升。更重要的是，高质量数据支撑下的决策能力提升是数据治理最大的战略价值，虽然难以用具体金额衡量，但它直接关系到企业的创新能力和市场竞争力，是企业长期发展的核心驱动力。

总结

总的来说，数据治理不仅是合规和安全的保障，更是企业提升数据价值、实现精细化管理的关键。合理选择与应用主流的数据治理工具，可以帮助企业打破“数据孤岛”，提升数据质量，推动智能化决策与业务创新。对于企业而言，越早布局数据治理，就能越早在竞争中占据主动权。

常见问题解答 (FAQ)

1. 导致数据治理项目失败的最常见原因是什么？

最常见的原因通常不是技术问题，而是管理和文化层面的问题。首要原因是缺乏来自企业高层的持续支持和承诺，导致项目资源不足、跨部门协调困难。其次，将数据治理仅仅视为一个IT项目而非业务变革，导致业务部门参与度低，制定的规则脱离实际业务需求。其他常见原因还包括：目标设定过于宏大、不切实际；忽略了企业数据文化的建设，员工抵触变革；以及未能有效衡量和沟通项目所带来的业务价值，导致项目失去动力。

2. 我们是一家中小型企业，也需要做数据治理吗？

绝对需要。虽然中小型企业的数据规模可能不如大型集团，但数据同样是其核心资产。数据治理的原则和目标对所有规模的企业都适用。中小企业可能面临更灵活的市场环境，快速、准确的决策对其生存至关重要，而这正依赖于高质量的数据。当然，中小企业的资源有限，可以采用更轻量级、更敏捷的数据治理实施方法，不必追求复杂的工具和庞大的团队，可以从最关键的业务数据（如客户数据和销售数据）入手，使用Excel或一些成本较低的云工具开始，逐步建立起适合自身规模的数据管理规范。

3. 数据治理的实施成本大概是多少？

数据治理的成本构成非常复杂，差异巨大，没有统一的答案。它主要取决于企业的规模、数据复杂性、治理范围和选择的工具。主要成本包括：软件工具的采购或订阅费用（从几万元到数百万元不等）、专业咨询服务的费用（如果需要外部专家支持）、内部人力资源成本（包括组建数据治理团队和员工培训的时间投入）以及可能的基础设施升级费用。对于中小型企业，启动一个试点项目的初期投入可能在几十万级别；而对于大型跨国集团，一个全面的数据治理体系建设可能耗资数千万。

4. 云计算和大数据时代，数据治理面临哪些新的挑战？

云计算和大数据带来了新的挑战。首先是数据源的激增和多样化，数据不仅存储在传统的本地数据库，还广泛分布于多个云平台（公有云、私有云、混合云）和SaaS应用中，这使得数据的发现和集中管理变得异常困难。其次，数据流动的速度和实时性要求更高，传统批处理式的治理方式难以适应流式数据和实时分析的需求。最后，数据主权和跨境数据流动的合规性问题变得更加突出，企业需要确保其在云上的数据存储和处理方式符合全球不同国家和地区的数据隐私法规。