场景
虽然数据库技术和大数据已经广泛使用，公司打造内部数据平台时，对基于关系型数据库，或者是格式标准的文件，例如JSON，XML，CSV等数据一体化都相对容易。因为这些数据载体标准，变化可控，易于分辨，且都有成熟的工具/包，来辅助抽取和解析。
生产生活中，Excel文件仍然是常见数据承载媒介。公司运作的过程中，也会产生很多有价值的数据，存在易于阅读和方便传播的Excel文件中。Excel文件没有统一的格式，数据编排方式完全依赖个人的习惯和偏好，不可能被标准化。
当想把这些数据落地存储为公司的数据资产时，很难用一套通用程序来处理。虽然现在满天飞各种数据中台类产品，但只能解决企业内标准化数据源（90%都是关系型数据库）的整合问题，几乎不涉及存储在excel中的数据，导致这些文件中的数据都是游离在公司数据体系之外的。
适用对象
哪些情景，或者说工作环境中有对Excel数据治理的需求呢？总结了一下大概分成四类：1. 工作业务流程接触很多excel中的时序数据。这些文件可能是内部产生的，也可能是外部产生的。主要依靠人阅读的方式消费文件，需要提升效率；
2. 公司产生很多有价值的数据，都在excel中，想把它数字资产化；
3. 公司有一定的IT基础，数据架构很完善，数据中台基本都已成型，想打通零散的Excel线下数据；
4. 数据公司。汇聚各类细分数据源的Excel文件，生产自己的EDB指标；
痛点
要完成上面的目标，有个痛点一定绕不过去，就是自由格式的Excel文件解析。 Excel传统上一般有3种处理方式：
1. 格式简单/标准
标准的二维矩阵形式，可用ETL工具直接导入。比如kettle，指定sheet名，数据起始的行列，preview一下数据，自动识别出列的格式，生成二维表。
直接用Python中的pandas读取也都很容易；或者Navicat都可以把直接导入数据库表中。
2. 格式复杂
有两种处理方式：
2.1 定义一个中间标准模板态（一个模板Excel）。把非标准形式的excel文件手工往这个形式转换，后者再用程序批量处理；
2.2 对每个Excel文件的每个sheet，写单独的程序去解析；
即使通过上面几种方式实现了，当文件中的数据内容、排版方式发生变化时，比如数据中间插入了一行或者一列，某个sheet改名了，单元格的指标名称改了等等，靠人或者程序去识别这类变化，都非常困难；文件改变后，还要对（手工）转换过程或者代码做相应的修改和测试，也很耗时。
识别文件内容变化，以及根据变化迅速调整处理逻辑，是解析的难点。当然，更为重要的，是用低成本（人、时间）迅速响应数据格式的变化。
格式自由
Excel格式因人而异，没有标准，想怎么弄就怎么弄。比如：
上面只是个别样例，真实的情况难以穷尽，各种让人“大开眼界”的格式都会出现。
治理目标
Excel解析在很多公司和人的眼中，只是个小东西，随便找个人，写写Python就能搞定的，这没错，但为何笔者认为需要一个专业的Excel治理方案呢？
kettle等ETL工具，能够处理格式标准的excel文件；最不济，找人针对一个个具体的excel样式写代码，也最终可以把数据导入到数据库中去。可行性是有的，但是解决成本很贵。
Excel治理上，笔者认为有3种段位：
1.数值入库
将单元格读入数据库表中，类似Wind导出的EDB指标，也能保存表头上的单位、数据来源等其他信息；
绝大部分的Excel入库，也只是做到这一步。
2.指标体系
能够增补业务信息、丰富备注、自定义量纲等；建立表中的数值与Excel源文件的对应关系；
3.主题域
分行业、分类型的多维数据集；根据不同业务需求能灵活生成多种表结构；在解析中涵盖数据规划、业务分析的逻辑，沉淀知识；
Excel治理后，应当能够在数据库中重塑原本数值，并将源文件中混乱的值列、维度列存在表单独的列中。
这种标准格式，很容易就能被类似FineBI、Tableau等分析工具读取和进行多维分析。如果是算法挖掘，更加需要诸如地域、颜色、量纲、型号、品牌、渠道等不同维度的标签能清楚地被界定出来，算法才能进行准确和深入的学习。
在整个治理过程中，通过简单的步骤，不但完成分布杂乱数据的ETL过程，还可从业务视角实现数据的融合。能够对不同Sheet，甚至不同文件中具有相同属性、维度的数据进行灵活的聚合和再分配。将不同文件中、不同sheet中的数据进行自定义分类，建立满足企业级使用的表。
最终，还有一个总览的视图，能够统一地看到所有源文件，与不同数据库中的不同表、列之间的映射关系；数据的更新状态、统计检查结果（异常值，疑似重复，缺失等）。能第一时间定位到数据异常是源头问题，还是过程问题。
总结
Excel数据治理，不是简单的单元格数值入库就结束了，而是加强沉淀数据资产，提升数据价值，扩大使用范围，加速数据传播的优势，
最终从三个视角全面提升企业的数据治理水平。
