在日常交流中,常有人向我咨詢:能否推薦一款通用的
數據治理系統、平臺或工具?對于這個問題,我的答案始終如一:不存在這樣的“萬能神器”。倘若有人聲稱有,那恐怕只是不切實際的空談(Tree New Bee),即便真有,你用得起嗎?
究其根本,數據治理工具的選擇并非簡單的“拿來主義”。我們必須優先考量當前的數據底座、數據基建狀況,以及業務系統所采用的數據庫類型,同時也要關注
數據倉庫與數據湖的建設進展。畢竟,數據治理工具需要與這些數據源建立連接才能開展工作。然而,現實情況是,市面上并不存在能夠兼容所有數據源的工具。即便存在宣稱全兼容的產品,在實際應用中,一旦遭遇系統連接權限限制、數據庫非標準版本等問題,也極易引發各類難以預測的風險。
這就好比老舊土坯房的改造工程。我們不能簡單粗暴地拆除地面以上的結構,然后直接在原有地基上砌磚建房。專業的做法是,根據磚墻或鋼筋混凝土結構的特性,重新設計并打造穩固的地基。若強行在舊地基上加蓋高樓,最終的結果很可能是房屋坍塌。同理,在數據治理領域,為確保業務的連續性,我們幾乎不可能對原有業務系統進行大規模重建,更不會輕易重構數據倉庫與數據湖。通常的解決方案是,將分散的數據歸集至一個統一的數據池——這個數據池往往是組織已有的數據倉庫或數據湖;若尚未建設,則需重新規劃,打造一個能夠滿足多樣化需求的數據中樞。隨后,讓數據治理工具與該數據池實現無縫對接,從而充分發揮其價值。
總而言之,如果缺乏足夠的預算支持與科學的規劃方案,不妨先從熟悉的 Excel 入手。作為一款靈活且實用的工具,Excel 能夠滿足許多基礎的數據治理需求,幫助團隊邁出數據治理的第一步。
你們組織或團隊都用的啥工具,是否滿足治理需求?優缺點有哪些?
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