数据治理平台有哪些？15家大数据中台厂商对比（2025年）

2.龙石数据中台

龙石数据中台是龙石数据旗下面向企业级用户的数据治理平台，专注于构建统一的数据管理与服务体系。该平台涵盖数据中台、数据共享交换与数据质量管理等核心模块，依托自主研发的大数据技术与行业标准，帮助组织打破数据孤岛，实现数据资产的可视化、可控化与可服务化。龙石数据中台在政务与企业级场景均有深度实践，赋能300+合作伙伴构建高效的数据治理能力。

龙石数据中台的主要功能包括元数据管理与数据目录构建、异构数据集成与实时归集、数据质量监控与规则校验、血缘追踪与影响分析，以及灵活的API接口服务和数据共享交换能力。平台支持可视化拖拽式流程设计，提供增量与全量数据传输、一站式清洗转换和智能监控预警，满足多种业务场景下的数据治理需求。

在优势方面，龙石数据中台符合DCMM和DAMA等权威标准认证，所有组件均可按需选配并支持无侵入式二次开发，降低实施成本。平台支持多租户与数据空间隔离，具备高并发API能力与百亿级数据处理性能，同时完成国产化适配，满足安全合规与信创要求。可视化、低代码的操作界面让非技术人员也能快速上手，显著提升项目推进效率

3.星环科技数据治理平台

星环科技数据治理平台是一套面向企业级用户的全生命周期数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四大维度。该平台依托星环自主研发的大数据基础软件和沉淀的方法论，为政务、金融、制造等行业提供成熟的数据管理成熟度评估（DCMM）指导，帮助客户从数据标准、数据架构到数据应用实现精准管控与持续优化。

平台集成了元数据管理、数据标准管理、数据质量监控和血缘追踪等核心模块，并通过可视化拖拽式界面支持数据集成、清洗、转换和共享交换全流程的低代码配置。与此同时，系统提供基于角色的权限控制与审计日志，以及灵活的API接口服务，能够满足多源异构数据实时归集和智能预警告警的需求。

星环科技数据治理平台优势在于其一体化大数据基础架构支撑和落地方法论的深度融合，产品组件可按需选配并支持无侵入式二次开发，大幅降低实施门槛与运维成本。平台还具备多租户隔离、高并发API能力及国产化适配优势，凭借百亿级数据处理性能和低代码可视化操作，帮助企业快速提升数据资产价值与治理效率

4.亿信华辰数据治理平台

亿信华辰数据治理平台“睿治”是一款覆盖数据全生命周期的一站式智能治理解决方案，通过质量评价、清洗加工、融合计算与脱敏保护等服务，帮助企业建立统一的数据标准与治理机制。该平台融合了大数据、AI与知识图谱技术，能够对数据从创建到销毁的全过程进行监控与管理，为政务、金融、医疗等行业提供定制化的数据治理落地方案。

平台集成了数据标准管理、元数据管理、数据质量监控和数据血缘追踪等核心模块，并支持多源异构数据的实时集成与批量归集。通过可视化拖拽式流程设计，用户可灵活配置清洗、转换和规则校验，系统在运行时自动告警与修复，同时提供丰富的API接口和数据共享交换能力，助力企业快速构建可视化的数据资产目录。

睿治平台凭借其DAMA优秀产品奖与多项行业认证，展现出成熟的方法论和百亿级数据处理性能，可按需选配组件并支持无侵入式二次开发，降低实施成本与运维难度。同时，平台的“大模型+知识图谱”智能治理引擎能够实现自动化的数据标准化与质量提升，加速治理效率并保障合规安全，为客户持续创造数据价值

5.Talend数据治理平台

Talend Data Fabric是一款以开源社区为基础构建的统一数据管理与治理平台，旨在帮助企业应对日益增长的数据复杂性与合规需求。该平台将数据集成、数据质量、元数据管理和主数据管理等功能无缝融合，通过一站式界面和低代码设计，使业务团队和数据工程师能够快速发现、共享并自动化关键的数据治理任务，从而保障数据在全生命周期内的可信度与可用性。

Talend Data Fabric提供多源异构数据集成能力，支持ETL/ELT、实时流处理与API驱动的数据交换；内置的数据质量模块可自动识别和修复脏数据，同时通过数据血缘追踪和元数据目录实现端到端的可视化管理；平台还包含主数据管理（MDM）与数据隐私保护功能（如数据脱敏与加密），帮助企业在合规框架下高效地构建和维护标准化的数据资产。

Talend依托其开源核心和强大生态，提供海量连接器与插件，让用户能够轻松对接各类数据库、云服务和大数据系统，同时通过模块化架构支持按需扩展，灵活适配从中小企业到大型集团的不同规模需求。平台的云原生部署选项和自动化运维能力，结合社区与专业版的多层次支持，使组织能够在降低总拥有成本的同时，快速迭代数据治理实践，提升运营效率和决策质量

6.云徙科技大数据开发平台

云徙科技大数据开发平台是一款面向企业的一站式数据资产管理与治理解决方案，融合了“大数据研发平台”、“标签工厂”与“数据资产管理”三大核心模块，致力于帮助企业打通数据采集、处理与应用的全流程。该平台基于云徙科技多年行业实践与自主研发的大数据技术，为组织提供从数据标准化建设到资产沉淀与持续增值的完整路径。

平台通过自动扫描与可视化建模，构建企业级元数据目录和标签体系，支持结构化、半结构化及非结构化数据的实时接入与批量归集。依托拖拽式流程设计，用户可低代码配置数据清洗、转换与质量校验规则，并在运行时获得智能预警与自动修复。同时，平台提供细粒度的血缘追踪与影响分析，配合灵活的API服务，实现数据在多系统、多场景下的无缝共享与安全交换。

云徙大数据开发平台遵循统一标准与中台思维，支持边建设边治理，在数据资产建设初期即可同步开展质量管控，显著降低实施风险。其全链路血缘追踪能力，可追溯数据从产出到销毁的全过程；丰富的标签管理与企业级数据地图，则帮助企业快速沉淀与复用数据资产。平台组件可灵活选配并支持无侵入式二次开发，结合国产化适配与多租户隔离，满足高并发与安全合规需求

7.数澜科技数据治理平台

数澜科技数据治理平台依托“数据中台方法论”与丰富的行业实践，致力于为政务、金融、制造等领域的企业提供端到端的数据治理与资产化解决方案。平台在事前、事中、事后各环节均有落地产品，结合成熟的管理规范和实施路线，帮助组织打破数据孤岛，实现数据资产的可视化、可控化与可服务化。

数澜科技平台通过元数据管理与数据目录构建，自动扫描并展示表结构、字段定义及业务标签，辅以可视化拖拽式流程设计，实现异构数据的实时接入与批量归集；数据质量监控模块可自定义完整性、准确性等规则并实时告警与修复；血缘追踪功能则提供从源头到报表的全链路可视化分析，配合丰富的API接口和数据共享交换能力，助力企业快速构建统一且可信的数据资产目录。

平台具备降低技术门槛与保障数据安全的双重优势，通过封装大数据底层技术并提供简易化操作界面，大幅降低实施与使用难度；多租户隔离与权限管控机制确保了不同业务单元的数据安全性，同时丰富的插件化扩展和无侵入式二次开发能力，使企业能够灵活选配组件并持续迭代，快速响应业务需求与合规要求

8.SelectDB数据治理平台

SelectDB数据治理平台依托开源分析型数据库Apache Doris内核，为企业提供实时数仓级别的数据管理与治理能力。平台在实时数据仓库的基础上融入了数据质量管理、元数据目录与血缘追踪、权限审计与合规分析等治理模块，确保数据从采集、存储到消费的全生命周期均可视化、可控且可追溯。

SelectDB的数据治理功能涵盖元数据管理与数据目录构建，可自动扫描各类表结构、字段定义和业务标签，形成统一的资产目录；数据质量监控支持自定义校验规则并在质量偏离时发出预警或自动修复；数据血缘追踪能可视化展示实时ETL、查询作业及报表间的依赖关系；同时，平台提供细粒度的权限控制与审计日志，助力企业满足安全合规和内部管控需求。

SelectDB在云原生存算分离架构下实现了高并发读写与弹性扩缩容，兼具实时极速分析与成本优势；其与Apache Doris100%兼容，使用户能平滑迁移并避免厂商锁定；标准MySQL协议与丰富的连接器生态确保与BI、ETL及数据科学工具无缝对接；此外，提供SaaS与自建两种部署模式，满足不同规模组织的灵活选型

9.得帆云DeHoop数据中台

得帆云DeHoop数据中台是一款面向企业级用户的一站式数据中台解决方案，致力于打通全域数据采集、存储、加工与服务全流程。平台依托自主研发的低代码大数据引擎，可在毫秒级别完成离线与实时数据同步，并通过标准化的数据模型与标签管理，帮助企业在多源异构环境中快速构建可复用的数据资产。

DeHoop数据中台提供可视化数据建模能力，用户可通过拖拽方式定义实体模型与指标体系；支持批量和实时数据归集，内置数据质量监控与规则校验，实现运行时告警与自动补数；全局运维监控模块可追踪作业状态与血缘关系，配合开放的API服务，快速对外发布标准化的数据服务接口。

该平台的优势在于低门槛数据开发与高性能实时响应并重：在线作业编辑与可视化流程设计极大降低了技术实施难度，而云原生架构与多租户隔离保证了百亿级数据处理能力与安全合规；众多500强客户的成功案例也体现了DeHoop在不同行业场景下的落地成熟度与稳定性

10.百分点科技数据管理平台

百分点科技的大数据操作系统BD-OS是一款基于AI大模型与全栈大数据技术的一站式智能数据管理平台，旨在实现企业数据全生命周期的自动化管控和价值释放。平台通过“进得来、管得了、治理好、看得见、控得住、可共享”的治理理念，帮助组织高效低成本地管理和服务其数据资产。

BD-OS集成了自动化的数据接入与异构融合集成能力，支持实时与批量数据归集，并通过元数据管理与数据目录构建，实现数据资产的全量可视化管理。内置智能化的数据质量监控与规则校验机制，能够在运行时自动告警与修复，同时提供血缘追踪与影响分析，以便快速定位与排查数据问题。平台还开放灵活的API接口与数据共享交换服务，助力企业业务系统与BI、AI工具的无缝对接。

平台具备高达99.99%的核心组件可用性，支持多种底层存储与计算框架（如HDP、CDH、华为FI、Guass200、Greenplum）以及容器化部署，能够在半小时内完成全套环境上线。全流程可视化和低代码设计显著降低了使用门槛，同时智能推荐、自动数据开发与智能问数等功能，大幅提升了数据开发与治理效率。BD-OS还兼容国产化生态，满足多租户隔离与信创合规需求，适应政务、金融、制造等行业的复杂应用场景。

11.袋鼠云数据中台

袋鼠云数据中台（数栈DTinsight）是一款基于DataOps理念和AI驱动技术内核的一站式大数据开发与治理平台，致力于帮助企业在多源异构环境中实现数据的全域汇聚、智能加工与价值释放。该平台依托袋鼠云多年在人工智能与大数据领域的积累，为国央企、金融、制造、能源等行业客户提供从数据采集到可视化应用的完整解决方案。

数栈DTinsight集成了实时与批量数据接入能力，支持对关系型数据库、日志系统、IoT设备等多种数据源的自动化采集与同步；平台提供可视化的元数据管理与资产目录，并配备灵活的数据质量监控与规则校验模块，实现运行时告警与智能修复；通过全链路血缘追踪和开放的API服务，帮助用户快速构建标准化的数据服务并实现数据在BI、AI场景下的无缝消费

袋鼠云数据中台具有全面开放兼容与敏捷高效开发的双重优势：平台支持公有云、私有云及跨云部署，并兼容20+主流大数据计算引擎与国产信创组件，所有模块均提供SDK接口，便于二次开发；在DataOps框架下，平台通过多环境对接、代码检查、版本回溯和质量稽核等机制，实现了低代码配置和自动化运维，大幅缩短项目上线周期，确保数据产出高效且高质量

12.AISWare DataOS 数据中台操作系统

AISWare DataOS 数据中台操作系统是一款面向企业级的全景式数据治理与管控平台，贯穿数据采集、开发、开放与资产化全流程，帮助组织在复杂异构环境中构建标准化的数据中台。该系统以“管家式”数据管理理念为核心，通过统一的可视化界面和规范化流程，打通信息孤岛，实现数据的统一汇聚与高效服务。

AISWare DataOS 提供多源异构数据采集能力，支持30+种数据库与多类文件的离线与实时接入；在数据开发阶段，平台将数据治理嵌入ETL流程，通过可视化拖拽和一体化调度，实现事前质量管控与自动化执行；数据开放模块则以标准化API服务形式对外发布数据，同时内置数据资产化运营功能，可对资产效能进行评价与持续优化。

该平台具备高并发调度与可靠传输的能力，支持千万级日常任务和3.5万+并发调度，保证海量数据的高效同步；全链路可视化与统一运维监控让运维风险可控，降低故障排查成本；结合国产化组件与多租户隔离设计，AISWare DataOS 在满足政务、金融等高安全合规场景需求的同时，也能实现快速上线和低代码运维，显著提升企业数据治理效率

13.用友数据中台

用友数据中台是其商业创新平台YonBIP的重要组成部分，定位为企业级的数据治理与运营平台。它旨在帮助企业整合分散在各个业务系统中的数据资源，构建统一、标准、可信的数据资产体系，通过提供数据汇聚、治理、建模、服务和应用等核心能力，支撑企业实现数据驱动的业务创新、管理优化和智能决策。

该平台的核心功能涵盖数据全生命周期管理，主要包括数据集成与汇聚，支持多种异构数据源的连接与采集；数据标准管理，用于定义和维护企业级数据规范；元数据管理，实现数据资产的自动发现、血缘分析和影响评估；数据质量管理，提供数据质量规则定义、监控、探查和整改流程；主数据管理，确保核心业务实体数据的准确性和一致性；数据资产目录，提供可检索、可理解的数据资产视图；数据开发与建模，支持数据仓库、数据湖的构建以及数据模型的开发；数据服务与API管理，将治理后的数据资产封装成服务供业务系统调用；数据安全与隐私保护，提供数据分级分类、脱敏、权限控制等安全能力。

用友数据中台的优势在于其作为大型企业管理软件厂商的深厚积累，能够提供与企业核心业务系统（如ERP、CRM、HR等）深度集成的解决方案，降低数据对接难度。它强调业务价值导向，内置了面向财务、供应链、人力、营销等领域的行业数据模型和治理实践，加速数据价值的释放。平台提供较为全面的治理工具链，覆盖了从数据接入到服务化的全流程，并依托云原生架构具备弹性扩展能力。同时，作为国内主流厂商，其在满足本土数据合规要求（如数据安全法、个人信息保护法）方面具备一定优势。

14.普元信息数据治理平台

普元信息的数据治理能力内嵌于其BigData Platform™大数据管理系统之中，旨在为企业提供从数据融合、数据发布到数据分析应用的一体化治理框架。该平台依托普元多年来在金融、电信、政府和制造等行业的深度实践，融合数据集成、元数据管理与质量管控等模块，帮助组织建立健全的全生命周期数据治理机制，确保数据在复杂异构环境下的可视化、可控与可追溯

在数据治理层面，BigData Platform™提供元数据管理与全局数据地图，通过自动化扫描与手工补充相结合的方式，构建统一的资产目录并支持MOF规范扩展；内置数据质量监控引擎，可自定义校验规则并在质量偏离时触发告警或自动修复；同时，平台的数据血缘追踪功能实现了从源系统到报表的全链路可视化，让变更风险与影响评估一目了然。平台还整合了主数据管理（MDM）与数据标准管理模块，赋能企业在多源场景下快速构建标准化的数据服务

普元数据治理平台的优势在于其企业级的成熟度与可扩展性：模块化设计可按需选配，支持分布式和混合云部署，并兼容主流大数据生态（如Hadoop、Spark等），大幅降低二次开发成本；平台的低代码可视化界面与完善的方法论服务，加速了项目落地与团队上手效率；结合OASIS国际标准参与制定经验和国内外大型客户案例，平台在保证高可用性与合规性的同时，还能满足不同行业的定制化需求

15.ETLCloud数据集成平台

ETLCloud是一款定位于全域数据集成（DataOps）的智能化平台，集成了离线ETL、ELT、CDC实时同步与编排调度于一体，帮助企业解决数据孤岛与复杂的数据流转需求。平台依托可视化低代码设计与AI辅助构建能力，使业务团队与数据工程师能够在“秒级”时间内完成数据清洗、转换与入仓，显著提升数据管道的自动化与可维护性

ETLCloud支持批量与实时数据接入，利用CDC技术实现对关系型数据库、日志系统及消息队列的毫秒级变更捕获，并在可视化流程中完成清洗、转换与传输；平台内置元数据管理、数据质量监控与血缘追踪模块，能实时监测规则偏离并自动触发告警或修复，同时生成全面的血缘图以便快速定位问题；此外，用户可通过低代码拖拽或GPT智能构建流程，一键发布数据服务API，满足BI、数据湖或下游应用的灵活调用需求

ETLCloud凭借其轻量化架构与AIGC加持，在简化操作流程的同时，支持“批流一体”架构和“云原生存算分离”部署模式，确保高并发场景下的弹性扩缩容与成本优化；平台拥有丰富的组件库与模板生态，并兼容多云与混合云环境，帮助企业快速上手、平滑迁移且避免厂商锁定，同时通过智能监控与一站式运维降低整体TCO。

二、什么是数据治理平台？

数据治理平台是一种专门用于管理和维护企业数据质量、安全性和合规性的软件解决方案。它通过定义与实施数据收集、存储、处理和使用的策略、标准和流程，帮助组织在整个数据生命周期内确保数据的完整性和可用性。平台通常集成元数据管理、数据标准化、权限控制等模块，形成统一的治理体系。

数据治理平台的核心目标是为各类业务场景提供可信赖的数据支撑。从数据的获取、加工、交换到报表使用，每一步都受平台监控与管理，确保数据可追溯、可审计，同时满足内外部合规要求。

三、数据治理平台的关键功能有哪些？

元数据管理和数据目录构建是平台的基石，它通过自动扫描与手工补充相结合的方式，全面呈现表结构、字段定义和来源路径，帮助团队快速了解数据资产全貌。结合血缘分析，平台能实时展示数据从源头到报表的流转链路，便于变更影响评估和问题定位。

与此同时，数据质量监控模块可自定义完整性、准确性等校验规则，并在触发阈值时自动告警或修复；安全合规功能则基于角色、策略或标签实现精细化访问控制，并自动生成审计日志，确保企业在GDPR、CCPA等法规框架下平稳运作。

四、为什么企业需要数据治理平台？3大典型场景

合规与风险管理场景

在金融、医疗、政府等高合规行业，数据治理平台可确保个人隐私和业务敏感数据在存储与使用过程中的安全性，并自动记录访问与变更日志，降低治理盲区带来的合规风险。

数据驱动决策场景

随着BI、AI分析的广泛应用，企业需要高质量、可信赖的基础数据。通过平台统一的质量监控与血缘管理，决策层能基于实时报表和模型输出做出精准判断，提升业务响应速度和市场竞争力。

主数据管理场景

在客户、供应商、产品等核心实体数据分散于多个系统的环境中，平台能实现主数据的统一标准化管理，消除数据孤岛，降低重复劳动成本，并为营销、采购、供应链等业务流程提供一致的主数据视图。

五、如何选择适合自己企业的数据治理平台

明确需求与规模

首先评估企业的数据体量、治理成熟度和预算。大规模企业可优先考虑支持分布式部署、高并发与多租户的企业级平台；中小企业则可选择轻量化、即刻上手的SaaS解决方案。

关注可扩展性与生态兼容

优选能与现有大数据、BI、ETL工具（如Hadoop、Spark、Tableau、Power BI等）无缝集成的平台，避免后期二次开发；同时考察其插件和二次开发能力，以及对云原生架构的支持。

评估用户体验与运维成本

好的平台应具备可视化界面、低代码配置和丰富的模板，降低团队学习曲线；同时还要关注厂商的技术支持能力、社区活跃度以及升级维护的便利性。

六、ROI评估：数据治理平台为企业带来的价值

引入数据治理平台后，自动化的数据质量检测与血缘分析显著减少了因数据错误导致的人工排查和修复成本。通过流程自动化，企业能够将数据处理效率提升近50%，并将有限的人力资源集中于更具战略价值的分析工作。

更重要的是，平台在合规审计和风险防范方面的优势帮助企业避免高额罚款，一家大型金融机构就借助数据治理平台节省了相当于年收入4%的潜在合规成本；同时，精准的主数据管理也提升了营销ROI，使整体投入回报率提高了30%以上。

总结

综上所述，2025年各大数据治理平台在数据质量管理、元数据整合、安全合规及可视化能力等方面不断进化，适配不同企业的多样化需求。从全面强大的企业级解决方案到轻量灵活的中小型工具，每款平台各有优势。选择时，建议结合自身数据体量、治理成熟度、预算及技术架构进行评估。希望本文对比的这15款数据治理平台，能为你在选型与落地过程中提供切实参考，助力企业构建更高效、更安全的数据治理体系。

常见问题解答（FAQ）

1.数据治理平台的部署周期一般多长？

一般在4–8周内完成基础环境搭建与核心功能上线，复杂项目可能需3–6个月，取决于数据量和集成深度。

2.数据治理平台的主要费用包含哪些？

通常包括软件许可或SaaS订阅费、实施服务费以及后续运维和培训成本。

3.如何评估平台的可靠性？

可通过查看SLA保障、历史上线案例和用户口碑，以及平台的高可用架构设计来判断。

4. 数据治理平台支持哪些二次开发？

大多数平台提供API接口、脚本扩展和插件机制，方便与内部系统或第三方工具深度集成。返回搜狐，查看更多