文章架构
1、数据集成
2、了解下数据集成架构
3、数据集成的应用
4、数据集成步骤和方法
题外话（数据治理供应商选择建议)
01
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咱先用公司怎么把不同的电脑系统连接起来说。这事儿可以分成四个层面：门户集成、服务集成、流程集成和数据集成。
1.1. 门户集成：
想象一下，公司有个网站，不管是内部员工还是外部人员，都能通过这个网站找到他们需要的信息。这个网站就是所谓的“门户”。它包括统一管理用户账号、登录认证、单点登录（一次登录，到处通行）、界面集成（把不同的系统界面整合到一起）、待办事项集成（把所有待办事项集中展示）、关键指标集成（把重要的业务数据集中展示）和内容管理（管理公司的各种文档和网页）。
举个栗子：
门户集成就像是为企业打造一个智能的大厅，这个大厅是员工和外部人员进入企业信息世界的总入口。这个大厅里有以下几个重要的部分：
（1）统一用户管理：就像是一个智能的管家，负责管理所有人的身份信息，确保每个人都能进入他们应该去的地方，不能去的地方则被限制了；
（2）统一身份认证：就像是一个安全门卫，每个人进入大厅都需要出示身份证件（比如密码、指纹等），确保是本人才能进入；
（3）单点登录：想象一下，只需要在门口刷一次卡，就能进入大楼里的所有房间，不需要每个房间都单独刷卡。这样员工登录一次后，就能访问所有系统，不用每个系统都登录一遍；
（4）界面集成：就像是在大厅里安装了很多电视屏幕，每个屏幕显示不同的系统界面，员工可以直接在大厅里就能看到各个系统的操作界面；
（5）待办集成：就像是把员工需要处理的各项工作任务清单都集中放在一个地方，员工可以一目了然地看到自己有哪些事情要做，不用到处去找；
（6）关键指标集成：就像是在大厅里设置了一个信息展板，上面展示了企业最重要的数据指标，领导们一眼就能看到企业的运营情况；
（7）内容管理：就像是企业的图书馆和信息中心，所有的重要文件、网页、数据等资源都放在这里，方便大家查找和使用。
1.2. 服务集成：
这里的服务指的是Web服务，它让不同电脑系统之间能够互相通信，不管这些系统是用哪种编程语言写的。服务集成有两种主要的架构：SOA（面向服务的架构）和微服务架构。SOA就像是把不同的服务（功能单元）通过定义好的接口连接起来，而微服务架构则是把功能拆分成更小的服务单元，每个服务都能独立运行。
举个栗子：
服务集成就像是企业里的“快递员”，它负责在不同系统之间传递信息，确保信息能够快速、准确地送达。这里的“快递”就是Web服务，它使用一种通用的“信件格式”（基于XML的协议）来确保不同语言和平台的应用程序能够互相理解信息。
在企业里，服务集成有两种主要的“快递系统”：
（1）SOA（面向服务的架构）：这就像是一个大型的快递公司，它把企业的各种功能（服务）拆分成一个个小包裹，每个包裹都有明确的地址（接口和协议）。这个快递公司有一个高效的物流中心（企业服务总线ESB），负责管理这些包裹的寄送、接收和分发，确保每个包裹都能快速准确地到达目的地；
（2）微服务架构：这就像是把快递公司的工作做得更细致，每个小包裹都是一个独立的小服务（微服务），它们可以自己决定如何最快地送达。这个系统有一个智能的快递柜（微服务网关API Gateway），它负责监控这些小包裹的状态，确保快递服务顺畅，还能在必要时调整路线或者处理问题。
总的来说，服务集成就是通过这些“快递系统”，让企业里的不同部分能够更好地协同工作，无论是发送信息还是共享数据，都能高效、灵活地完成。
1.3. 流程集成：
这个就是把不同的业务流程整合在一起，比如从一个系统跳到另一个系统完成一个业务流程。这可以是自动的，也可以是需要人工参与的。
举个栗子：
流程集成就像是在企业中搭建了一个高速公路系统，把分散在不同地方的业务环节（比如不同的办公室或者部门）连接起来，形成一个完整的旅程。这样，无论是文件、信息还是任务，都能在这个高速公路上顺畅地从一个地方开到另一个地方，不需要绕路或者停下来。
流程集成的三种主要应用场景可以这么理解：
（1）跨系统的自动业务流程：就像是从一个城市到另一个城市的直达快车，乘客（数据或任务）不需要换乘，就能直接到达目的地。比如，员工提交的报销流程，就像是一辆直达车，从报销系统直接开到财务系统，中间不需要员工手动操作；
（2）自动与人工协作的业务流程：这就像是半自动的旅程，有些路段是高速公路（自动流程），有些路段则需要乘客自己开车（人工操作）。比如，处理产品质量问题的流程，系统可以自动发送通知，但具体的问题解决可能需要人工参与；
（3）纯人工完成的业务流程：这就像是完全由人工驾驶的旅程，虽然路线（流程）是规划好的，但每个环节都需要人工来操作。比如，出国计划的审批，需要人工在两个系统中分别完成申请和登记。
1.4. 数据集成：
这个最直接，就是把不同来源、格式的数据集中起来，让公司能够全面地共享数据。数据集成主要有三种形式：数据复制（保持不同数据库间的数据一致性）、数据联邦（把多个数据库变成一个虚拟数据库视图）和接口集成（通过应用接口来集成不同应用）。
数据集成的技术也在不断进步，从最早的一对一连接，到现在的基于中间件的集成，再到SOA和微服务架构。每一次技术的进步，都是为了更好地满足数据应用的需求和应对复杂的数据环境。
最后，数据集成项目通常分为四个阶段：需求分析、制定方案、开发测试和部署评价。需求分析就是搞清楚要集成什么数据，制定方案就是设计怎么集成，开发测试就是写代码和测试，部署评价就是看看集成的效果如何。
举个栗子：
数据集成就像是把企业中散落在各处的信息宝藏挖出来，然后整理成一个大的宝藏库，让大家都能方便地找到和使用这些宝藏。这样做的目的是为了让信息不再各自为战，提高信息的利用效率，解决信息孤岛的问题。
数据集成主要有三种方式：
（1）数据复制：就像是在不同的宝藏地点之间建立传送门，确保一个地方找到的宝藏能够快速复制到另一个地方，保持两边宝藏的一致性；
（2）数据联邦：这就像是在不同的宝藏地点之上建一个透明的魔法图层，从外面看起来，所有的宝藏都像是在同一个地方，实际上它们还是分布在各个原来的地点，只是通过魔法图层可以统一查看和使用；
（3）接口集成：这就像是给每个宝藏地点配备了一个智能管家，这些管家知道如何将宝藏的信息提取出来，并且按照一定的规则传递给需要的人。这样，不同的宝藏地点就能通过这些智能管家进行信息的交流。
在实际操作中，数据集成是应用集成中最常见的一种，就像是在企业中，大部分时间都是在整理和连接这些信息宝藏。
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企业信息化建设就像是一个小孩子成长的过程，而企业应用集成技术就像是这个小孩子，学习如何更好地管理自己的玩具和游戏。最开始，孩子可能只是随便把玩具放在一起（点对点集成），后来学会了用特定的盒子来分类整理（EDI集成），再后来，他开始用一套规则和流程来确保玩具的使用更加高效（SOA集成）。最后，孩子长大了，他的玩具变得更加复杂和多样，他开始用更精细的方法来管理每一件玩具（微服务集成）。
企业的价值取向就像是家长的教育目标，它推动着孩子（应用集成技术）不断学习和进步。而孩子通过学习获得的能力（应用集成技术的实现价值）又帮助他在游戏中赢得更多，这就是企业的竞争优势。
简而言之，随着技术的发展和企业的成长，数据集成的方式也在不断进化和升级，从简单的整理到复杂的系统管理，都是为了更好地帮助企业发展。
2.1. 点对点集成
点对点集成架构就像是早期的时候，企业里的每个部门（系统）想要和其他部门交换文件，就各自直接拉一条线（开发接口程序）连接起来。如果只有几个部门，这种方法简单快捷，就像是在小村庄里，几家邻居之间互相串门很方便。
但是，随着部门越来越多，这种直接连线的方式就会变得很复杂。想象一下，如果每个部门都要和其他所有部门连线，最后会变成一堆乱糟糟的线团，很难管理。这种点对点集成的缺点包括：
（1）线路太多，难以管理：就像村庄变成了大城市，每家每户都直接拉线连接，最后会变成一堆乱七八糟的电线网；
（2）难以统一管理：因为没有集中的控制中心，每个部门都要用自己的方式来维护这些连接线，如果大家的规则不统一，就会非常麻烦；
（3）改动困难：如果某个部门搬家了（系统变化），所有和它相连的线都需要重新调整，非常麻烦。
所以，当企业变大，系统变多时，点对点集成就不再是好方法了，因为它既贵又难维护，不适合复杂的情况。
2.2. EDI集成架构
随着技术的进步，企业开始使用基于EDI的中间件来进行系统集成，这种方式就像是把原来乱糟糟的电线（点对点集成）换成了有组织的电缆（Hub型集成架构）。这种新的方式把所有的连接都通过一个中心点（Hub）来管理，就像是一个星型的网络，或者像公交车线路一样，每个系统只需要连接到这个中心点上，而不需要和其他每个系统都直接连线。
这种Hub型的集成架构有很多好处，比如减少了需要编写的代码量，让集成接口更容易管理。如果不同的系统之间连接方式有差异，中心点（Hub）可以帮忙处理这些差异，系统之间不需要关心这些细节。
这种中心化的连接方式在硬件设计上很常见，比如电脑的处理器和存储设备之间的连接，或者是网络中的交换机。
但是，这种EDI的Hub型集成架构也有它的缺点。因为缺乏统一标准，不同的中间件产品往往使用自己的专有协议，这就像每个城市都有自己的公交系统规则，不统一的话，就会很麻烦。一旦企业采用了某种中间件，想要升级或者改进系统就会变得很困难，成本很高，周期也很长。而且，因为受限于中间件的功能，复杂的业务流程集成很难实现，这就限制了企业信息系统的灵活性和适应性。
2.3. SOA集成架构
SOA集成架构就像是企业里的一个智能交通系统，它使用一系列的Web技术规则（比如UDDI、SOAP、WSDL、XML等）来确保不同的车辆（应用系统）能够顺利地在道路上行驶（交换数据）。这个系统（SOA）的核心思想是把企业的各种业务功能打包成标准化的服务，让它们能够灵活地组合和重用，就像是可以随时拼装的乐高积木。
在这个智能交通系统中，ESB（企业服务总线）就像是交通指挥中心，它负责管理所有的车辆和服务，确保它们能够有序地行驶和停靠。ESB的特点包括：
（1）服务管理中心：ESB像一个服务的大超市，消费者不需要知道服务的具体生产地，只需要告诉ESB他们需要什么服务，ESB就会帮忙安排；
（2）服务中介平台：ESB确保服务的可靠性，就像是一个高级的调度员，负责负载均衡、流量控制等，保证交通顺畅；
（3）转换和解耦的平台：ESB能够处理不同车辆的语言和规则差异，确保它们能够相互理解，就像是一个多语言翻译中心；
（4）服务编排和重组的平台：ESB能够根据需要，将多个简单的服务组合成一个新的服务，就像是一个灵活的组装线。
不过，ESB也有它的局限性，就像交通指挥中心如果出现问题，整个交通系统可能会瘫痪。而且，如果数据量太大，ESB可能会成为瓶颈，导致整个系统运行缓慢。
2.4. 微服务架构
微服务集成架构就像是把原来的一大块蛋糕切成许多小块，每一小块蛋糕（微服务）都可以独立制作、装饰和吃掉。这些小块蛋糕之间通过一个叫做API网关的菜单来管理和组合，这样就可以根据不同的口味需求快速地提供个性化的蛋糕组合。
与SOA那种大蛋糕（集中式服务）相比，微服务的小蛋糕有以下特点：
独立性：每个小蛋糕可以单独制作和享用，不需要依赖其他蛋糕；
分布式：这些小蛋糕分布在不同的桌子上，而不是全部放在一个大盘子里；
专注性：每个小蛋糕只专注于自己的口味，这样更容易保证质量。
微服务集成架构的好处是，如果某个小蛋糕出了问题，比如不够甜，只会影响那一小块，不会影响到整个蛋糕派对。
微服务的集成主要涉及以下几个方面：
接口集成：就像是用不同的调料（协议）来让小蛋糕之间能够搭配出更好的口味；
数据集成：确保不同小蛋糕之间的原料（数据）是一致的，比如糖的用量；
界面集成：有些小蛋糕可能有自己的装饰（用户界面），这样就可以通过装饰来搭配出不同的套餐；
外部集成：有些时候，还需要把外面买来的蛋糕（外部服务）融入我们的蛋糕派对中。
在数字化时代，数据就像是做蛋糕的原料，非常重要。合理地使用这些原料，就能做出美味的蛋糕，为企业带来价值。而数据集成技术，就是帮助我们更好地管理和使用这些原料的工具。
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数据集成就像是企业里的快递员，负责把各种包裹（数据）送到正确的地方。这里有四种常见的快递方式，每种方式都有自己的特点：
基于中间件交换共享模式：就像是一个智能快递中心，所有的包裹都先送到这里，然后由中心统一分配和派送，确保每个部门都能收到自己需要的包裹；
主数据应用集成模式：就像是专门为重要的包裹设立的一条快速通道，确保这些关键信息能够第一时间安全送达；
数据仓库应用模式：就像是一个大仓库，所有的包裹都按照一定的规则存放在这里，需要的时候可以随时来取，方便管理和分析；
数据湖应用模式：就像是一个巨大的湖泊，所有的包裹不管大小、类型都扔进去，需要的时候再捞出来，适合那些需要大量存储和多样化处理的数据。
这些快递方式虽然各有不同，但最终目的都是一样的：确保企业的数据能够快速、准确地送达，帮助企业实现数据驱动的业务和管理。
3.1. 基于中间件交换共享模式
基于中间件交换共享模式的数据集成，就像是在企业中建立了一个智能的快递中心。这个中心能够接收来自不同地方、不同格式的包裹（数据），然后对这些包裹进行统一的处理和分发，确保每个部门都能收到自己需要的包裹。
这个智能快递中心的主要工作流程包括：
数据抽取：就像是从不同的包裹站（数据源）收集包裹，有时候是全部包裹（全量抽取），有时候只是新来的包裹（增量抽取），然后把这些包裹运送到快递中心；
数据清洗：在包裹送到快递中心后，工作人员会检查包裹，把破损的、不符合规定的或者重复的包裹挑出来，确保剩下的包裹都是好的、符合要求的；
数据转换：工作人员还会根据目的地的要求，对包裹进行重新包装或者标记，比如把包裹上的地址从一种语言翻译成另一种语言，确保包裹能够被正确投递；
数据装载：最后，工作人员会把处理好的包裹装上货车，运送到目的地（目标数据库）。
这个快递中心使用的工具主要有三种：
ETL工具：就像是预先设计好的包装流水线，可以快速处理包裹，但灵活性稍差；
SQL编码：就像是手工包装，虽然更灵活，但需要更高的技术水平；
ETL工具和SQL组合：结合了流水线的效率和手工包装的灵活性，是一种高效的包装方式。
总的来说，这个智能快递中心（数据集成中间件）帮助企业高效、准确地处理和传递数据，支持企业的业务和管理。
3.2. 主数据应用集成模式
主数据应用集成模式就像是企业里设立了一个官方的信息发布中心，这个中心的任务是要确保所有部门都能拿到准确、统一的重要信息（核心数据）。这个模式的核心是创造一个“唯一真相”的信息源，让所有部门都按照这个标准来操作，从而提高工作效率和响应速度。
具体来说，这个信息发布中心做以下几件事情：
统一信息定义：确保大家对同一个业务实体的理解是一致的，比如对“客户”的定义，大家都遵循同一个标准；
整合信息：把来自不同部门的信息汇总起来，形成一个完整、准确的信息视图；
分发信息：把这个统一后的信息发送给各个部门，确保大家使用的是同一套数据。
这个过程中，主数据管理系统就像是一个高效的信息处理中心，它能够：
统一建模：建立标准的信息模板；
数据整合：把不同来源的信息整理到一起；
数据清洗和转换：确保信息的准确性和一致性；
数据关系映射：理清不同信息之间的关系。
通过这些手段，主数据集成帮助企业解决了信息不一致的问题，让各个部门能够更好地协同工作。
3.3. 数据仓库应用模式
数据仓库应用模式就像是一个企业的历史博物馆，它收集和展示了企业各个方面的历史资料（数据），帮助人们了解过去发生了什么，同时也支持做出更好的未来决策。
这个博物馆有以下几个特点：
面向主题：博物馆里的展览都是围绕特定主题组织的，比如企业的发展历程、产品演进等；
集成性：博物馆的展品来自不同的部门或外部来源，但都被精心整理，以便讲述一个连贯的故事；
相对稳定：博物馆的展品通常是固定不变的，就像是一个时间胶囊，记录了某个时刻的状态；
反映历史变化：随着时间的推移，博物馆会更新展品，展示出企业或产品的变化和发展。
数据仓库的构成包括：
数据源：博物馆的展品来源，包括企业内部的各种系统和外部的数据；
数据仓库：博物馆的主体，包括展品的整理（ETL过程）、分类（数据模型）和管理（元数据）；
数据应用：博物馆提供的各种服务，比如导览（数据报表）、研究（数据分析）、探索（数据挖掘）等，这些服务帮助人们更好地理解和利用展品信息。
总的来说，数据仓库就是一个帮助企业存储、整理和利用历史数据的地方，通过这些数据，企业可以做出更明智的决策，就像博物馆里的历史资料可以帮助我们更好地理解现在和规划未来。
3.4. 数据湖应用模式
数据湖应用模式就像是企业的超大号储物库，它不仅可以存放各种已经整理好的物品（结构化数据），还可以存放各种散乱的、还没有分类的物品（非结构化和半结构化数据）。这个储物库非常灵活，不需要事先决定怎么存放物品，可以根据需要随时调整。
数据湖的几个关键特点：
（1）数据入湖：就像是把各种物品不管三七二十一先存放到储物库里面，不需要事先整理，这样以后想怎么用就怎么用，非常方便；
（2）数据存储和处理：储物库里面有不同的区域和工具，可以用来存放不同类型的物品，比如有专门的架子放书（数据仓库），有冷藏室放食物（实时数据处理技术），还有工作台可以修修补补（机器学习）；
（3）数据治理：为了保证储物库不变成垃圾堆，需要定期整理和清洁，比如整理物品、清除不需要的垃圾，确保储物库始终有序；
（4）数据应用：储物库不仅提供了存放和取用物品的功能，还可以进行各种活动，比如研究物品（数据分析）、制作新的东西（机器学习）等，为不同的人提供他们需要的服务。
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4.1. 集成需求分析
数据集成项目的实施，就像是要把散落在各处的宝贝（数据）收集起来，整理成一个宝藏库。不管是要建数据仓库、管理主数据、还是搞数据湖，或者是管理数据资产，虽然具体做法各有不同，但大体上都需要经历以下几个步骤：
4.2. 制定集成方案
制定集成方案就像是我们要装修房子，需要先设计图纸，然后挑选材料，最后确定装修风格和施工方法。这个过程可以分为以下几个步骤：
总的来说，制定集成方案就是制定一个详细的行动计划，确保数据集成项目能够按照预定的目标顺利进行。
4.3. 接口开发与联调
接口开发与联调阶段就像是在建房子时安装电线和水管，确保各个房间和设施能够正常运作。
总的来说，接口开发与联调就是确保数据能够像水电一样，在各个系统之间顺畅流动，满足企业的需求。这个过程中，不同的人负责不同的工作，但最终目标是一致的，那就是确保数据传输的稳定性和正确性。
4.4. 部署试运行
部署运行与评价阶段就像是房子建好后的入住和验收环节。
（1）接口部署和运行：这就像是把装修好的房子交给业主，开始入住。之前所有的电线和水管安装（接口开发）、测试（确保没有问题）都是在模拟环境中进行的。现在，要把这些设施真正搬到业主的实际生活中（生产环境），确保电和水能够正常使用。根据不同的装修风格（数据集成方式），具体的入住方式也会有所不同，但目的都是一样的，就是让业主能够舒适地生活；
（2）数据集成评价：这就像是业主入住后，对房子的整体质量和居住体验进行评价。业主会看看房子是否满足了最初的设计要求，比如房间是否足够用，水电是否通畅，有没有什么问题需要改进。数据集成的评价也是这样，会看看数据集成是否达到了预期的效果，比如数据是否整合得很好，各系统的业务流程是否顺畅，以及是否为数据分析提供了有效支持。
我想在最后说个题外话，因为老是有人问，怎么去挑选好的供应商和产品。这个其实没有标准的答案。
我自己一般会告诉别人 ，看重这五个点，基本上你就能排除大部分水货了
1、供应商综合实力
选择供应商时，就像挑选合作伙伴一样，得看对方是不是靠谱、有实力。毕竟，一个供应商如果实力不够，可能刚开始能给你点好东西（就像恋爱前甜甜蜜蜜），但时间一长，就可能掉链子。
企业处理数据这事儿，是个长期工程，得找个能长期并肩作战的供应商。要特别小心那些只会吹牛，拿不出实际东西的公司。要是跟这样的供应商合作，你的企业可能就成了他们实验的小白鼠了。所以，选供应商，一定要选那些实实在在的、能长期合作的。你可以重点关注他们的（企业知名度、市场地位、企业信用、企业资质、研发能力、服务能力、专业资质......）如果你们公司自己技术很牛，不太需要供应商帮忙，那跳过！
名气：他们在行业里是不是有名气，是全国有名还是只在地方有点名气；
规模：他们公司有多大，是年收入几十亿的大公司，还是中小型企业；
信誉：他们有没有不良记录，是不是诚信经营；
财务：他们的钱袋子是不是鼓的，有没有欠债，赚不赚钱；
资质：他们有没有相关的证件，比如营业执照，还有各种行业认证；
技术实力：他们开发软件的能力如何，有没有专利，软件质量怎么样；
服务：他们提供服务的能力怎么样，有没有丰富的经验，团队能力强不强。
如果你很相信国内的一些评比榜单，当我没说，花钱都能上的榜单，我反正不相信它们的“公信力”。
2、产品的架构
产品架构就像是一栋大楼的蓝图，它包括了数据的布局、技术选型、功能设计、安全系统和建造方式。通过这张蓝图，我们可以全面了解产品的技术新不新、功能全不全、安全不安全和速度快不快。
（1）数据架构：对供应商案例进行考察，比如数据的分层分级、存储、读取、安全控制等，来了解他们的规划能力；
（2）技术架构：重点检查供应商用产品的技术先进性，比如是否采用了微服务、人工智能、区块链等流行技术，对新的数据源、协议等是否支持，如果技术过时，可能就跟不上主流的技术标准；
（3）应用架构：从功能组件的适用性、易用性、关联性等方面进行考量；
（4）安全架构：重点检查产品在保护数据和隐私方面的功能是否完善和成熟；
（5）部署架构：重点考量是公有云部署、混合云部署还是私有本地化部署，部署方式是单机部署还是分布式集群部署。不同部署方式的成本投入、后续运维、系统升级等方面都会有所不同，根据实际现状和需求选择不同的部署方式。
3、产品的功能（重中之重）
挑选数据治理工具，得根据自己公司的实际情况来，不是功能越多越好，而是要找最适合自己的。就像DAMA体系有很多管理过程，但并不是每个都要做。数据治理有两种主要方法，一种是全面的，一种是针对特定主题的，两种方法没有好坏之分，关键看哪种更适合你的企业。
如果你的公司技术人手不足，那就选个简单好用的工具，功能能满足业务需求就行，不需要太多定制开发。如果技术实力强，可以选择一个稳定、能部分定制开发的框架，这样更灵活。
在选择工具时，还要注意以下几点：
（1）工具的自动化程度：工具自动化的水平，能不能帮你省事，比如数据采集、清洗、集成等任务是否自动化；
（2）支持的数据类型：工具要能处理各种数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的，如果公司需要处理特别的数据类型，比如大数据，还得看看工具对Hadoop生态的支持情况；
（3）支持的数据来源：能处理不同地方来的数据，比如企业系统里的各种数据库、物联网的数据、互联网上的数据等；
（4）产品规划路线图：产品的迭代，未来发展方向，看看产品的成熟度，以后能不能升级扩展，以及供应商的产品管理团队专不专业；
（5）技术配套文档：产品的使用手册、规格说明等文档要齐全，这样对使用和运维帮助很大，也是判断产品成熟度的一个标准。
最后，选工具不光看功能，还得看怎么用这些工具来提升业务价值。比如，如果需要管理元数据，得先弄清楚为什么需要这个功能，它能给公司带来什么好处。
4、产品的性能（一定要POC测试）
性能怎么样，比如能同时供多少人使用，页面打开快不快，压力大的时候能不能顶得住；
可靠性如何，比如能不能分布式集群部署，灵活调整资源；
用起来方不方便，比如功能能不能按需调整，操作是不是灵活，界面是否友好；
安全性怎么样，比如有没有身份验证、权限控制、数据保护等措施；
能不能扩展，比如是否容易和其他系统集成，是否支持进一步的定制开发。
选数据治理产品时，还得看看这个产品有没有得到行业内的认可，比如有没有相关的性能、安全或可靠性证书。
5、选型和成本（自己看着来）
挑选数据治理工具时，最后得考虑的是成本和预算。俗话说的，“一分钱一分货”，别指望花小钱办大事。（如果你是行业标杆企业，当我没说，确实有很多厂商愿意免费合作，毕竟你是最好的广告）。
最后祝各位圣诞快乐
（Merry Christmas）
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