随着大数据时代的到来，数据已经成为一种重要的生产要素，数据质量已经影响到各行各业的生产和发展。 目前数据治理在很多行业中都有应用，例如： 金融领域：从传统金融的客户、交易、资金等维度做好数据管理的工作； 医疗卫生领域：从不同医院、医生专业技能和经验积累角度对数据进行分类整理与整合； 交通运输领域：构建以人为中心的大出行平台，实现出行数据标准化与智能化…… 

随着大数据时代的到来，我们可以看到传统业务和场景逐渐被数据化与智能化所取代，大数据产业高速发展，对于企业来说无疑是一次重大机遇。

1. Hadoop大数据治理工具：开源的，用 Python编写的数据治理工具

TunnelSearch提供了一个工具，用于数据的管理和分析。 它可以用C或C++编写，并提供了一个可配置文件来处理所有可用数据（Hadoop）。 TunnelSearch用 Python编写，可在 Linux上运行，但无法使用 Python作为开发语言。

2. Apache Hadoop2.0数据集市平台：支持多源异构数据，自定义主题与业务规则，支持多版本发布

Torrent：一种分布式存储系统，它允许数据存储在多个节点上，并以分布的形式对这些数据进行操作和分析。 3. Taliba：一个用于数据挖掘的开源框架，主要用于处理关系型数据库无法处理的数据。 4. Spark: Spark是一个分布式计算引擎，可在 Apache软件基金会的框架下运行，支持 Hadoop、 Java及 MySQL等多种语言。 5. MapReduce：一种高性能计算引擎，通过将大容量存储与小容量存储相结合来解决海量数据的处理问题。 6. MySQL：一个具有高性能、低延迟和低开销特性的数据仓库平台，在商业数据库中也具有很强的竞争力。

3. StackOverflow社区：提供多种技术框架，包括开源的 StackOverflow框架、 Spark算法模型和 Redis技术；同时也提供 StackOverflow的官方网站，包括技术文档、培训视频、文档等。 StackOverflow提供一种基于开源 RPC协议的 RPC环境，可将数据处理和数据存储在本地系统中。 用户可以通过简单的 API对自己现有数据进行过滤、清洗，还可以选择通过构建 Stack Overflow来进行数据治理的工作，以获得更好的效果——这也是 Stack Overflow提供的功能之一。 支持多种技术框架和组件；包含 Python; Spark Hadoop和 Redis； 还提供了一个数据治理工具包：数据质量指南、配置文件、文档集等。 StackOverflow在国内市场上处于领先地位，并且与国内一些头部企业合作，例如：

4.开源的 Hive数据库管理系统：可以通过 SQL语言来实现数据库管理，支持多种关系型数据库和非关系型数据库。

支持多种数据源： 通过 SQL语言来实现数据库管理，提供了多种关系型数据库管理功能。 提供了一个完整的非关系型数据库管理系统。 支持多种数据源，可以对多个数据库进行管理。

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