尽管数据库技术和大数据的应用已经非常普及，但当企业着手搭建内部数据平台时，处理基于关系型数据库或常见数据格式（如JSON、XML、CSV等）的数据通常相对容易。这些数据格式标准化程度较高，变化可控，且市场上已有成熟的工具和库可以辅助抽取和解析数据。利用这些标准格式进行数据整合，通常能够高效且准确地完成。
在实际工作中，Excel文件依然是最为常见的数据载体之一。许多企业在日常运营中生成的、具有价值的数据往往以Excel文件的形式存在。虽然Excel文件对于数据的展示和传播极为方便，但它却没有统一的格式，文件的结构和数据的排列完全依赖个人习惯和偏好，因此难以标准化处理。
当企业希望将这些Excel中的数据转化为公司正式的数据资产时，往往会遇到很大的难题。尽管如今市场上有许多数据中台类产品，它们可以帮助整合企业内部的标准化数据源（大多数是关系型数据库），但它们几乎无法处理Excel中存储的数据。这使得Excel文件中的数据通常无法融入到公司统一的数据体系中，形成孤立的数据“岛屿”。
那么，在哪些情境下，企业会对Excel数据治理产生需求呢？可以归纳为四种主要情况：
业务流程中频繁接触到大量时序数据的Excel文件。这些文件可能来源于内部，也可能来自外部，企业主要依赖人工查阅和分析这些文件，亟需提升处理效率。
企业内部积累了大量有价值的数据，这些数据都被存储在Excel中，希望能够将其转化为可用的数字资产。
企业的IT基础设施已较为完备，数据架构基本成熟，数据中台初步建立，计划将零散的Excel数据整合进系统中，打破信息孤岛。
数据公司需要汇聚各种细分领域的Excel数据源，以便生成特定的行业指标（EDB）。
要实现这些目标，关键的痛点之一便是如何有效解析“自由格式”的Excel文件。通常，Excel文件有三种常见的处理方式：
简单格式/标准格式
当Excel文件格式比较简单，呈现出标准的二维矩阵结构时，常规的ETL工具（如Kettle）可以直接导入数据。只需指定目标表格的sheet名称和数据起始位置，工具能够自动识别列格式，生成标准的二维表格。Python的pandas库也能轻松读取这类文件，甚至像Navicat这样的数据库管理工具也能直接将数据导入数据库表中。
复杂格式
当文件格式较为复杂时，有两种常见的处理方式：
标准化转换：首先定义一个标准模板，将非标准化的Excel文件手动转换为该模板格式，然后通过程序批量处理转换后的文件。
定制化解析：为每个Excel文件的每个sheet编写独立的解析程序，根据文件内容的变化，及时调整处理逻辑。这种方法的挑战在于如何快速响应和适应格式的变化，尤其是在面对格式多变、结构复杂的Excel文件时。
Excel文件格式通常因人而异，且没有统一标准，如何有效解析和处理这些文件，成为了一项非常具有挑战性的任务。例如，有时季频和年频的数据混杂在一起，还可能包含预测值；A列的数据含义复杂，既有分类、不同指标，也有同比值；某些日期单元格采用了合并方式，甚至需要结合行列来构成完整的日期信息。除此之外，可能还会有不同频率的数据（如旬频、月频）和层级结构混合在同一文件中，给数据治理带来了极大的复杂性。
在许多企业看来，Excel数据治理似乎是一个小问题，或许只需要一个开发人员写几行Python代码就能解决。但实际上，这种看似简单的任务背后，隐藏着更深层次的挑战：如何建立一个专业的、系统化的Excel治理方案。
Excel数据治理可以从三个层次进行划分：
数值入库
这是最基础的层次，目标是将Excel文件中的数值准确导入数据库。
指标体系
在此层次上，治理不仅仅是将数值入库，而是需要对数据进行补充和丰富，包括增加业务信息、备注说明、自定义量纲等，并且要确保数据在数据库中的表现与原始Excel文件中的数据有着清晰的对应关系。
主题域
这是最复杂也是最高层次的治理，需要基于行业、类型等维度对数据进行划分，灵活生成符合业务需求的各种表结构。在解析过程中，不仅要进行数据规划，还要融入业务分析的逻辑，逐步积累知识和经验。
经过这一系列的治理，最终应当能够将Excel中的混乱数据，转化为结构化的、便于分析和挖掘的形式。这包括将源文件中的各类值和维度列，重新排列到宽表中，确保每个维度、每个值都能够清晰地映对应的数据列上。多个sheet中的数据，可以根据不同维度进行标识，形成一个统一的表格形式，便于后续的数据处理和分析。
通过有效的治理，将不同文件中的、具有相似属性的数据进行聚合，并进行必要的清理和分类。整理后的数据能够更容易地被分析工具（如FineBI、Tableau等）读取，并用于分析。如果是进行算法挖掘，数据中的标签（如地域、颜色、型号等）应当清晰且规范地标注，以便算法能够准确进行建模和学习。
最终，企业可以通过一个集中的视图，全面了解各源文件的情况，掌握文件与数据库表之间的映射关系，及时发现数据异常，并能够追溯到源头或处理过程中的问题。这种治理方案不仅提升了数据的准确性，也为后续的数据分析和决策提供了有力支持。
Excel数据治理并非仅仅是将单元格中的数值简单地导入数据库，更是一个关于数据资产沉淀、价值提升和信息流通的系统工程。它能够从多个角度全面提高企业的数据治理水平，推动企业数据的全面化、系统化管理。