數據治理的本質是盤點數據資產、治理數據質量，實施數據全生命周期的管理，這里面包括了建組織、立制度或者使用一款數據治理的軟件幫助企業開展數據治理的相關工作等等。根據不同的數據治理項目特點，會用到不同的技術或工具。擁有一套趁手好用的平臺和工具，無疑能夠讓您的數據治理工作事半功倍。

對于數據治理工具的選型，通常大家會關心以下問題，例如：
企業通常利用本地部署還是基于云的工具？
目前是否有中心化的數據平臺？是否需要一個能與多個數據平臺集成的工具？大概范圍是什么樣？
是否需要一個工具來處理來自多個數據源的大量數據？
用戶是否需要自助式的數據服務滿足工作流程中的數據需求？

數據治理工具全景圖（來源：大數據標準工作組）

那么整體對于企業來講，如何來選擇一款數據治理的軟件能更大程度的保障管理效果，促進管理目標達成，結合十多年的從業經歷，給大家提供以下兩個維度作為參考，既關注工具本身，也要考慮企業自身實力。

一、工具的能力

數據治理工具選型的首要因素是工具自身，具體可以從功能、性能、架構、采購成本四個方面進行考慮。

1、產品功能
對于數據治理工具功能的考察要結合企業自身的業務需求，要選擇最適合企業現狀和發展要求的。在數據治理領域，目前有兩個學術流派，一是全面的數據治理體系，二是面向主題的數據治理，這兩套體系沒有誰高誰低，針對不同的企業選擇適合的策略和適合的工具。
假如您的企業中沒有或技術人員不足，那么選擇的數據治理工具的功能一定要簡單易用并且功能點要覆蓋企業的業務需求，盡量減少定制化開發的功能。假如您的企業技術實力雄厚，可以選擇一個穩定的框架，部分功能可以定制開發，這樣也許更加易用和適用。

在功能指標上，不同的數據治理主題關注的功能和工具不同，例如：元數據管理、數據質量管理、數據標準管理、主數據管理等。從技術選型角度來看，數據治理工具落地需要考慮的功能列表有：
跨平臺支持各主流數據庫和數據平臺的元數據信息
管理關鍵數據資產，如數據字典
跟蹤和管理元數據操作歷史和變更記錄
批量導入和更新元數據
分配數據治理流程角色和策略
定義工作流程和管理用戶權限
通過數據探查快速分析業務數據情況
自動化追蹤數據質量指標和效果
……
這個話題會涉及很多技術細節，這里就不再一一展開了。但是，要重點強調的是數據治理工具的選型一定要了解其工作方式及其自動化程度，以及完成特定任務可能需要的特定功能。最后，至關重要的是要考慮數據控制、安全性和許可等因素。
此外，評估和選擇數據治理工具不僅取決于功能，還取決于您如何使用這些工具來增加業務價值。例如，如果您對元數據管理有要求，請確保在使用具有該功能的數據治理工具之前，應該搞清楚為什么要用元數據工具，它能幫助企業的業務價值帶來些什么或改變什么？

2、產品性能
數字化時代，企業的數據環境變得多樣而復雜，大數據的4V特征（體量大、多樣化、速度快、密度低）已經展現的淋漓盡致。考慮到需要處理的大量數據以及業務需求的日益復雜，對于任何正在評估的新技術和工具，都必須考慮性能和可伸縮性。數據治理的工具需要能夠支持大量并發用戶和非常大的數據集，尤其是針對數據模型工具、數據質量工具、數據集成工具、數據存取工具。

3、產品架構
產品架構包括了數據架構、技術架構、應用架構、安全架構、部署架構等。在數據治理項目中，數據架構更多的是需要根據企業的現狀和需求進行規劃設計的，比如數據的分層分級、數據的存儲、數據的讀取、數據的安全控制等。
技術架構重點是考察供應商產品的技術先進性。當下微服務架構、人工治理、區塊鏈、大數據、云計算等都是流行的技術，如果您考察的產品用的技術架構比較老舊，則與主流架構生態的融合則會存在一定的障礙。
應用架構是從功能組件的適用性、易用性，以及功能組件的關聯性等方面進行考量的。
安全架構是考察產品在數據安全防護和個人隱私數據保護層面的功能和成熟度。
此外，在部署模式上是否支持云部署也是一個需要考慮的點，因為很多中小企業不得不考慮成本問題，機房、服務器和人力資源都是需要投入資金的。

4、采購成本
數據治理工具選型通常會受到財務預算的限制，因而采購成本也是不少企業在選型時重點考慮的因素。然而，對采購成本的控制不等于簡單的報價和還價，價低者為最佳，還應該包含對很多隱性因素的考量，比如購買成本、實施成本、升級成本、學習成本等。
現實中大多數企業都只關注購置成本，并試圖將其最小化，而不是以總擁有成本為標準。正如前兩年的云計算項目，出現了很多“0元中標”情況。事實上，這種看似購置價為“0”的項目，每年都需要需要投入大量服務費、運營費，總的成本并不低。要相信：“羊毛出在羊身上”。

二、廠商的能力

除了前面列出的工具相關要素外，數據治理廠商的整體實力也是選型時需要考慮的重要方面。企業的數據治理是一項持續的長期工作，所以對于數據治理工具的選型要盡量選擇能夠長期合作的、靠譜的廠商。尤其是要當心一些概念炒作一流，拿不出“真貨”的廠商，如果選擇了這樣的廠商，您的企業很有可能成為被拿來試驗的”小白鼠”。
畢竟從某種意義上來說，數據治理廠商的能力決定著數據治理工具的優劣。在廠商層面，主要考慮解決方案、服務、品牌和市場4個要素。

1、解決方案
解決方案是數據治理廠商能力的一個重要表現，雖然不是直接反映產品和工具的功能，但是解決方案能力保證企業如何才能將工具使用起來的重要措施。這往往考察的是企業在數據治理方面上的實施經驗或成熟的案例。數據治理解決方案能力主要包括但不限于：數據治理組織體系、數據治理流程體系、數據治理運維管理、數據治理考核體系等。
同時，是否擁有具體行業的解決方案反映出廠商對該行業的數據治理應用是否積累了豐富經驗，對行業特點是否有較為透徹的了解。越來越多的企業期望將工具與企業具體業務做更好的結合，從而產出更大的價值。完備的行業解決方案能夠幫助企業精準定位業務問題，對癥下藥，得到的效果自然也就更好。

2、服務
數據治理相關的項目都應該是更注重服務的，廠商在數據領域的咨詢規劃能力、專業業務和技術能力非常重要。其實，一旦數據治理產品在使用中出現問題，如果廠商無法提供服務，企業就需要再投入成本進行后期維護，這項工作極其困難而繁重。
比如廠商是否提供產品的配套文檔或其他基于文本的材料，一般包括：產品手冊、產品章程、產品規格說明、數字媒體、產品白皮書等；充分考慮廠商是否提供本地化服務，是否能快速響應，是否有完善的問題解決機制等，并且還要考慮對于企業一些特定的需求，廠商是否能提供服務支持對數據治理產品的二次開發。當然，如果您的企業技術和業務能力如果足夠強大，不需要太多依賴供應商來的話，該環節可以忽略。

3、品牌
品牌是數據治理廠商整體實力、用戶認可度和口碑的綜合體現，無論買什么，選頭部品牌總沒錯。在 B2B 領域，品牌就是廠商的形象。關于數據治理廠商品牌的評估，可以先看廠商的運營方式，比如是一站式服務還是組合式服務，再看廠商的經驗和積累的口碑，比如是否有眾多的成功案例，是否給企業客戶帶來了很大的價值。

4、市場占有率
市場就是最好的試金石，是工具和廠商兩大要素的綜合體現。激烈的市場競爭會自動淘汰掉產品能力差、生命周期短的數據治理工具，因此數據治理工具的市場占有率、行業地位、領先程度在很大程度上說明了其優越性，是 IT 進行選型的首要考慮標準。

以上是數據治理工具選型時，需要特別注意的幾個方向 ，大家在選型的時候可以參考。很顯然在數字化時代，借助類似于睿治數據治理平臺的這些工具，可以加速企業數字化轉型進程。受市場認可的軟件其實有很多，選擇時必須要結合實際的情況。一般的情況下，都建議選擇市面上較主流的產品，比較容易達到好的效果，目前企業數據治理軟件市場占有率前列的，就是億信華辰的睿治數據治理平臺，官網可以在線試用，大家對功能可以有個很全面的評估。