跟上無窮無盡的技術術語可能是一項艱巨的任務。松散定義的術語和行業特定的白話使水更加泥濘。特別是在數據管理方面，似乎許多單詞也可以互換使用，數據質量和數據治理就是一個很好的例子。它不是唯一的，它肯定不會是最后一個，但正確地設定了術語開始的邊界，而另一個目標具有現實世界的含義。
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近年來，數據管理行業催生了幾種全新的技術類別。數據質量和數據治理可能是最突出的兩個。雖然在功能使用上不是線性的，但這些主題密切相關，并在分析過程中發揮重要作用。這些主題的新發現重要性已經出現了專門的技術供應商希望幫助解決這些問題，這也是最近出現的現象。
數據質量工具簡介
數據質量工具旨在幫助企業保持數據清潔和無損，以便數據倉庫或數據分析工具可以正確分析數據。如果不定期監控數據，公司的數據質量可能會退化。
數據質量與組織內部數據的整體效用有關，并且是決定數據是否可用于決策過程的基本特征。數據質量解決方案通常構建在功能之上，允許企業匹配，清理，糾正，驗證和轉換數據，以便數據庫，數據倉庫或分析系統對其進行分析。
根據數據使用情況，保持企業數據清潔和健康是必要的，以促進分析師的報告或幫助新產品發布。但是，為了實現長期可持續性，數據質量工具需要能夠支持超出標準數據清理方法的數據管理。數據質量工具需要在公司的整個數據管理系統中擴展復雜的數據處理。
隨著法規越來越嚴格，合規性框架變得越來越普遍，組織將越來越關注專用數據質量軟件，確保他們保持數據的安全，以保護其免受內部和外部威脅。也許未來五年數據管理最重要的用例將是歐洲新的通用數據保護法規（GDPR）。
什么是數據治理？
數據治理不僅是最常見的數據管理用例之一，而且也是最難解決的問題。數據治理可能是現代數據管理中最重要的因素，也是數據質量與民主化之間差距的橋梁。為了使組織能夠實現跨企業數據訪問（這本身就是一個主要的痛點），需要使用行業標準的最佳實踐以正確的方式監控數據? 。
雖然許多? 業界最好的數據管理平臺? 都提供支持數據治理的功能，但這個過程實際上取決于組織。數據治理通常由一組框架組成，這些框架是為確保一致和高質量的數據而開發的。實施治理程序通常還涉及定義數據管理角色。然后，處于這些職位的人員將決定如何存儲和保護數據，并遵循嚴格的指導方針
根據一項新研究，超過50％的組織聲稱數據治理是他們面臨的首要云數據管理挑戰。總體主題似乎是云數據倉庫使組織能夠實現更好的性能，但是對于沒有利用所有最佳實踐的組織來說，實施新技術和協議（治理）的麻煩仍然是一個真正的挑戰 。
復雜性也是一個主要問題，因為組織越來越多地表達了對內存處理的興趣，以支持? 結構化和非結構化數據。數據訪問也必須受到管理，并且代表了現代組織的另一個痛點。跨多個源集成數據會帶來數據質量和數據治理難點，以及將數據導入數據倉庫。這些需求通常可以通過部署數據集成中間件來緩解? ，但也可以揭示云數據倉庫必須適應各種數據類型并服務于一系列用例的事實。
底線
組織應將數據質量技術作為更大的數據治理策略的一部分。清晰，可操作且隨時可用的數據是分析過程的關鍵部分，尤其是在您執行準確且有意義的結果時。用戶可以利用專用（或數據準備）軟件在數據質量過程中為他們提供幫助，但數據治理是一種對數據集合執行權限的戰略方法。
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