在第二届数据标准化及治理大会上，普元信息资深专家王轩先生带来了题为《以自动化为核心的自服务大数据治理》的精彩分享，深入阐述了在数据驱动时代，如何通过自动化与自服务模式重构大数据治理体系，从而赋能高效、敏捷的数据处理服务。

一、 时代挑战：大数据治理的困境与诉求

当前，企业数据规模呈指数级增长，数据类型日益复杂，传统以集中管控、人工操作为主的大数据治理模式面临严峻挑战。数据发现难、质量评估慢、标准落地不易、安全与合规风险高企等问题，严重制约了数据的价值释放。与此业务部门对数据服务的需求却愈发迫切，期望能够快速、灵活地获取可信、可用的高质量数据以支持决策与创新。这一矛盾催生了大数据治理模式变革的迫切需求。

二、 核心理念：自动化驱动自服务治理

王轩指出，破局之道在于构建“以自动化为核心的自服务大数据治理”体系。这一体系的核心思想是：

1. 自动化筑基：将人工智能、机器学习、规则引擎等技术深度融入数据治理全链路，实现数据资产自动发现与分类、数据质量自动探查与监控、数据标准自动对标与纠偏、元数据自动采集与关联、数据安全自动识别与防护等。自动化极大降低了人工干预成本和错误率，提升了治理效率与一致性。
2. 自服务赋能：在自动化治理平台的有力支撑下，为业务人员、数据分析师等数据消费者提供友好、智能的自服务门户。他们能够像使用搜索引擎一样，便捷地查找、理解、申请和使用已治理的合规数据资产，甚至可以通过低代码/无代码方式，自助完成简单的数据加工、整合与可视化分析，显著缩短数据获取与使用周期。

三、 关键路径：构建闭环数据处理服务能力

王轩进一步分享了如何将自动化自服务治理理念落地，构建闭环、高效的数据处理服务能力：

1. 智能化的数据资产目录：通过自动化技术构建全面、准确、动态更新的企业数据资产地图，提供业务视角的数据搜索、血缘分析、影响分析等功能，使数据“看得见、读得懂”。
2. 嵌入流程的数据质量管控：将数据质量检查规则自动化部署到数据入湖、加工、流转等关键环节，实现事前预防、事中监控、事后评估的全程质量管理，确保数据处理服务输出的数据可信可靠。
3. 灵活的数据标准与安全策略执行：利用自动化手段推动数据标准的落地执行与持续优化，并结合动态数据 masking、加密、访问控制等自动化安全策略，确保数据处理服务在合规框架内运行。
4. 一体化的自服务数据工场：提供从数据申请、审批、获取、加工到交付的一站式自服务体验，支持模板化、可复用的数据处理流水线，让业务用户能够快速构建满足自身需求的数据产品。

四、 价值展望：从成本中心到价值引擎

王轩道，以自动化为核心的自服务大数据治理，其最终目标是将传统上被视为“成本中心”的数据治理部门，转变为赋能整个企业的“数据价值引擎”。它不仅能大幅提升数据治理本身的效率与效果，降低运营成本，更能通过敏捷、可靠的数据处理服务，直接加速业务创新、优化运营决策、提升客户体验，从而驱动企业数字化转型迈向深水区。

本次分享为与会者提供了在大数据治理领域的前沿视角与实践路径，强调了技术赋能与模式创新相结合的重要性，为企业构建面向未来的数据能力体系提供了宝贵参考。