在第二屆數據標準化及治理大會上，普元信息資深專家王軒先生帶來了題為《以自動化為核心的自服務大數據治理》的精彩分享，深入闡述了在數據驅動時代，如何通過自動化與自服務模式重構大數據治理體系，從而賦能高效、敏捷的數據處理服務。

一、 時代挑戰：大數據治理的困境與訴求

當前，企業數據規模呈指數級增長，數據類型日益復雜，傳統以集中管控、人工操作為主的大數據治理模式面臨嚴峻挑戰。數據發現難、質量評估慢、標準落地不易、安全與合規風險高企等問題，嚴重制約了數據的價值釋放。與此業務部門對數據服務的需求卻愈發迫切，期望能夠快速、靈活地獲取可信、可用的高質量數據以支持決策與創新。這一矛盾催生了大數據治理模式變革的迫切需求。

二、 核心理念：自動化驅動自服務治理

王軒指出，破局之道在于構建“以自動化為核心的自服務大數據治理”體系。這一體系的核心思想是：

1. 自動化筑基：將人工智能、機器學習、規則引擎等技術深度融入數據治理全鏈路，實現數據資產自動發現與分類、數據質量自動探查與監控、數據標準自動對標與糾偏、元數據自動采集與關聯、數據安全自動識別與防護等。自動化極大降低了人工干預成本和錯誤率，提升了治理效率與一致性。
2. 自服務賦能：在自動化治理平臺的有力支撐下，為業務人員、數據分析師等數據消費者提供友好、智能的自服務門戶。他們能夠像使用搜索引擎一樣，便捷地查找、理解、申請和使用已治理的合規數據資產，甚至可以通過低代碼/無代碼方式，自助完成簡單的數據加工、整合與可視化分析，顯著縮短數據獲取與使用周期。

三、 關鍵路徑：構建閉環數據處理服務能力

王軒進一步分享了如何將自動化自服務治理理念落地，構建閉環、高效的數據處理服務能力：

1. 智能化的數據資產目錄：通過自動化技術構建全面、準確、動態更新的企業數據資產地圖，提供業務視角的數據搜索、血緣分析、影響分析等功能，使數據“看得見、讀得懂”。
2. 嵌入流程的數據質量管控：將數據質量檢查規則自動化部署到數據入湖、加工、流轉等關鍵環節，實現事前預防、事中監控、事后評估的全程質量管理，確保數據處理服務輸出的數據可信可靠。
3. 靈活的數據標準與安全策略執行：利用自動化手段推動數據標準的落地執行與持續優化，并結合動態數據 masking、加密、訪問控制等自動化安全策略，確保數據處理服務在合規框架內運行。
4. 一體化的自服務數據工場：提供從數據申請、審批、獲取、加工到交付的一站式自服務體驗，支持模板化、可復用的數據處理流水線，讓業務用戶能夠快速構建滿足自身需求的數據產品。

四、 價值展望：從成本中心到價值引擎

王軒道，以自動化為核心的自服務大數據治理，其最終目標是將傳統上被視為“成本中心”的數據治理部門，轉變為賦能整個企業的“數據價值引擎”。它不僅能大幅提升數據治理本身的效率與效果，降低運營成本，更能通過敏捷、可靠的數據處理服務，直接加速業務創新、優化運營決策、提升客戶體驗，從而驅動企業數字化轉型邁向深水區。

本次分享為與會者提供了在大數據治理領域的前沿視角與實踐路徑，強調了技術賦能與模式創新相結合的重要性，為企業構建面向未來的數據能力體系提供了寶貴參考。