随着数据治理工具的不断发展，市场上也出现了很多数据治理工具，那么，面对这么多的数据治理工具，该如何选择呢？ 在我们选择某一类工具时需要注意哪些方面呢？ 1、产品功能要齐全：如支持数据标准、支持格式转换、可提供在线数据管理能力和丰富的自定义能力等； 2、技术平台要成熟：如系统实现、平台稳定度； 3、价格范围：如产品费用和实施成本； 4、产品服务承诺与保障体系：如售后服务机制； 5、使用成本：如维护成本、培训成本及人员配置等。 那么我们应该如何选择呢？ 在这方面我们主要考虑三个因素：（1）是否支持标准化的数据标准和格式的转换；（2）是否提供完整的培训服务能力（包括线上和线下培训等），（3）在技术平台上是否提供开放 API。

一、产品功能

1、在线转换能力：支持通过 API或者 SDK方式接入到平台，并可实现对数据标准的转换（如： JSON、 XML, PDF等）； 2、系统数据管理能力：能从数据库中直接读取并管理数据，支持表空间和数据字典等存储模式（如： Hybrid/MongoDB/SQL Server等）； 3、系统运行稳定性和易用性：要支持在线运行或离线使用模式； 4、系统数据分析能力：提供多种可视化图表的展示，能对数据进行多维度的统计分析（如：趋势曲线图、时间序列图等）； 5、报表生成能力：提供丰富的报表类型，包括饼状图、折线表等； 6、提供培训能力：要可实现在线培训服务，满足新员工上岗后对其的培训要求；也可实现线下培训服务。

二、技术平台成熟度

1、 MySQL：支持 MySQL, Oracle, Mysql等主流数据库和关系型数据库的访问； 2、 Apache Flink：支持 Flink的数据模型框架，如数据湖、数据仓库等； 3、 DataGrid：与 DataBase实现结合而成，支持多种格式转换； 4、 TensorFlow：采用 TensorTools和 MindSpace技术，提供了强大的分析能力； 5、 Paxos：在数据库方面采用的是 SQL Server实现。 6、 Oracle和 MySQL：都具有较好的安全性和稳定性； 7、 Hadoop平台：拥有完善的数据治理体系和应用生态。

 三、价格范围

（1）实施成本：包括平台的开发、维护、升级以及人员培训等，以及产品本身是否包含费用？ 注：这个问题对于企业而言，一般是可以选择免费或低价实施工具，但对于企业而言，不能选择免费或者低价实施工具。 （2）培训成本：一般是指用户培训的费用。 （3）维护成本：数据治理工具一般都是在项目结束后才能开始服务和维护的，所以，这方面的费用也就可以忽略不计了。 （4）维护成本：由于数据治理工具涉及到很多专业知识，并且每个工具的功能都是有限的。 所以一个好的数据治理工具在价格方面不会太高、但也不会太低。 （5）维护成本：因为这方面涉及到专业人员和技术能力等问题，所以需要用户有较强的维护能力、并有较高的水平。

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