数据治理标准数据质量管理工具有

数据治理是确保组织内的数据质量、准确性和一致性的一套政策、流程和技术。数据质量管理工具则是这些政策和流程的具体实现，它们可以帮助组织更有效地管理和处理数据。以下是一些常见的数据质量管理工具：

1. 数据清洗工具：这类工具用于识别、纠正和移除数据中的不一致性、错误和重复项。例如，Apache NiFi是一个开源的数据管道工具，它支持各种数据源和目标，可以用于数据清洗。

2. 数据转换工具：这类工具用于将数据从一个格式转换为另一个格式，以便更好地存储、分析和使用。例如，Apache Beam是一个开源的数据流水线工具，它可以用于数据转换。

3. 数据集成工具：这类工具用于将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据库或数据仓库中。例如，Apache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它可以用于数据集成。

4. 数据校验工具：这类工具用于验证数据的完整性和准确性。例如，Apache Spark SQL是一个开源的关系型数据分析引擎，它可以用于数据校验。

5. 数据监控工具：这类工具用于实时监控数据的质量和变化。例如，Apache Flink是一个开源的流处理引擎，它可以用于数据监控。

6. 数据审计工具：这类工具用于记录和分析数据的创建、修改和删除操作。例如，Apache Atlas是一个开源的数据湖平台，它可以用于数据审计。

7. 数据备份和恢复工具：这类工具用于保护和管理数据的备份和恢复。例如，Amazon RDS是一个云数据库服务，它可以用于数据备份和恢复。

8. 数据安全工具：这类工具用于保护数据的机密性和完整性。例如，Microsoft Azure Data Lake Store是一个云存储服务，它可以用于数据安全。

9. 数据可视化工具：这类工具用于将复杂的数据以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。例如，Tableau是一个商业智能工具，它可以用于数据可视化。

10. 数据治理软件：这类软件提供了一整套的数据治理解决方案，包括数据质量管理、数据集成、数据校验、数据监控、数据审计、数据备份和恢复、数据安全以及数据可视化等。例如，IBM Maximo是一个企业级的数据治理平台，它可以提供完整的数据治理解决方案。