在数据驱动的商业环境中，数据治理的重要性日益凸显。尽管数据库厂家不常提供数据治理功能，但在数据平台产品中，数据治理成为不可或缺的元素。那么，今天我们将探讨为何数据治理是刚需，并从谁的角度来看待这一需求。
一、数据治理功能在数据平台中的作用
在数据平台中，数据治理涵盖了元数据、数据建模、数据标准、数据质量、数据安全等多个功能模块。这些模块共同保障了数据的准确性、完整性、一致性，同时满足了合规性要求，并确保了数据的可用性和安全性。良好的数据治理还能提高工作效率、降低成本、促进数据共享和协作，并支持业务增长。
二、开发数据治理功能的难易程度与开发者能力
开发数据治理功能并非易事，它涉及跨领域的知识和复杂的技术挑战。需要具备数据科学、法律合规、信息安全、业务流程管理和技术架构等多方面的知识。还要应对多变的合规性要求、保护个人隐私和敏感数据的挑战等。成功实施数据治理的厂家通常具备专业知识、技术实力、行业经验和持续研发能力。
三、没有数据治理工具的影响
没有专门的数据治理功能或工具，数据治理的难度和复杂性将显著增加。尽管可以通过手动流程和最佳实践来实施基本的数据治理，但效率、一致性和安全性将无法得到保障。缺乏自动化工具将导致数据处理耗时且容易出错，难以确保数据治理的一致执行，同时也可能增加数据和不当访问的风险。
四、数据治理工具的必要性
数据治理工具通过自动化和集成多种功能，解决了数据治理中的效率、一致性、安全性和合规性问题。它们可以自动化数据分类、清洗和质量检查，提高效率和准确性，监控合规性，保护数据安全和隐私，并管理数据的整个生命周期。数据治理工具还提供报告和分析功能，帮助管理层做出决策。在大数据的场景下，数据治理工具是进行规模化数据治理的必要条件。