# 以下为纯文本简介，不带文件格式；详细内容请下载文档查看；
编辑导读：数据资产管理平台是用于管理公司数据资产的，是常用的产品之一。要想找到
找到适合的产品，首先需要了解公司自身的痛点，再根据痛点在考察各竞品的功能。本文
作者例举了几个数据资产管理平台，并对其进行分析，希望对你有帮助。
目前，公司正在进行数据治理，准备外购一款数据资产管理平台，用于承接公司的数据资
产。 为了找到适合的产品，首先需要了解公司自身的痛点，再根据痛点在考察各竞品的
功能，本文正是基于这样的思路进行分析。
一、痛点及需求
在实际数据管理时，常遇到这样的问题：
数据语言不统一：不同业务系统同样指标或字段定义不一致，缺少统一的数据命名规范和
标准 数据找不到、读不懂：数据多源头，分析师和技术不知道想要的数据在哪、数据加
工逻辑等，无法厘清信息资产 数据不可信：缺乏数据的质量管控和评估手段，无法保障
数据准确性、一致性、有效性等 数据不可联：“烟囱式”开发，数据不共享、不流通，
无法实现跨领域的数据分析和数据创新
对于上述问题，提炼出以下需求点：
数据标准：建立统一的数据规范命名体系，保障数据口径一致 元数据：建立数据资产地
图，包括元数据管理、血缘及影响分析、资产目录等 数据质量：建立数据质量规则和质
量监控机制，帮助用户及时发现数据质量问题 数据安全：建立包括访问控制、脱敏加密
等在内的数据安全体系 主数据管理：建立主数据模型、主数据管理流程，实现跨部门、
跨系统数据融合应用
二、竞品分析
对 A、B、C、D 四家数据资产供应商进行分析，首先从数据治理体系上对各家产品进行概
览性描述，然后在分析和对比核心功能模块，最后得出结论。
2.1 A
2.1.1 数据资产管理平台产品信息架构
接下来分模块对产品功能简要介绍
2.1.1.1 数据接入
支持 Oracle、Mysql、SqlServer 等关系型数据库、mongodb 数据库及大数据环境下的
Hive、HBase、HDFS 分布式数据库的接入与管理，支持 Excel 补录数据，实现结构化数
据、非结构化数据的统一归集。
2.1.1.2 元数据
可自定义元数据，系统自动采集元数据（增量更新），可对元数据进行检索和维护（字段
级别），当数据模型发生变化时，元数据可动态感知，并生成感知日志
血缘分析：支持自动解析和手工维护析血缘关系；血缘分析方式：影响分析、血缘分析和
全链分析；分析内容：库表字段间的血缘关系，不支持加工逻辑的解析
2.1.2 数据标准
A 在建设数据标准时，将数据标准分为两部分：数据标准制定+标准执行评估。
其中标准制定分为枚举项标准和数据元标准，两者都是公共的业务术语，具体如下：
枚举项标准是指可枚举的最小数据单元，如男女、省市县。枚举项标准可关联到数据词典
； 数据元标准则是非枚举型的最小数据单元，如电话号码，从业务和技术两个维度对字
段。。。以下略