数字化转型已经极大地改变了企业运营的方式，而这一点在数据治理方面最为明显。有效的数据治理工具对于确保企业的数据完整性，以及应对不断变化的合规标准和安全要求至关重要。
数据治理提供了一个方法论来协助公司避免数据相关的风险，并提供了一套工具来挖掘数据的最大价值。这篇文章定义了"数据治理"的概念，并参考了一些成功的公司如何通过数据治理工具来组织、访问和数据保护的策略。
什么是数据治理？
简而言之，数据治理是一套控制数据使用、管理和存储方式的策略、流程、规则和指标。数据治理需要考虑公司的独特文化和数据使用现状，以及数据归属状况和数据保密要求。通过一定方式，数据治理帮助组织中的每个人高效、有效和安全的使用数据。
图注：“数据治理”为核心的数据管理知识随着数据实时性的要求不断增加，数据治理需要提供结构化、交互式维护和更新数据的流程，同时在企业特定的框架内确保质量和合规。这些流程保证了数据的可用性、一致性、完整性以及安全性和可访问性，从而使信息能够在整个组织内快速使用。
面对如此多的依赖性，许多组织在实施数据治理项目时都感觉很困难。为了缩短这一费时费力的过程，越来越多的企业正在采用数据治理工具来帮助组织、分析和保护日常的数据。这些工具有助于实现数据治理流程的自动化，并为快速分析大量的数据提供现实帮助。
但是，任何数据治理工具都必须能够快速有效地管理来自许多不同类型和存储位置的数据，并满足不同数据用户的需求。这些存储类型和位置如下：
内部数据平台/数据仓库云（共有云和私有云）社交媒体移动平台物联网等边缘节点企业需要找到一个工具来组织和维护这些分散和碎片化的数据，确保企业获得一致和可信的高质量数据。
数据治理工具的价值有哪些？
数据在企业中流动时经常根据业务逻辑发生变化，可能被复制和分片，这使得企业难以针对业务变化而快速提供决策和反应处置。数据治理工具则有助于保护数据资产的完整性，并优化主数据管理和产品信息等业务数据。
下面具体来看看数据治理工具能够给企业提供哪些价值：
更好的决策支持：高质量的，可随时访问的和治理良好的数据，为组织内的重大决策提供准确的数据支持。
提升运营效率：数据提供了一个组织内的最宝贵信息，从库存水平到客户满意度。使用从这些数据中获得的业务洞察可以在生产效率、产品质量和资源使用方面提高运营效率。改善数据理解和脉络：数据治理提供了一个全面的数据存储地点和数据使用方式的视图（数据目录），包括管理数据访问方式，随时间状态变化记录和使用权限。提高数据质量：虽然数据质量和数据治理是两种不同的能力，但它们都是企业数据改善的最终结果。数据质量主要通过ETL数据清洗进行保证，数据治理主要