在近日舉行的第二屆數據標準化及治理大會上，普元信息技術有限公司的高級專家王軒先生發表了題為《大數據治理趨勢：以自動化為核心的洞察與實踐》的專題分享，為與會者深入剖析了當前數據處理服務領域的前沿動態與核心發展方向。
王軒指出，隨著數據規模的爆炸式增長和數據應用場景的日益復雜，傳統依賴大量人工介入、流程繁瑣的數據治理模式已難以滿足企業對數據時效性、準確性及成本控制的迫切需求。因此，大數據治理正經歷一場以“自動化”為核心的深刻變革。這一趨勢并非簡單地用機器替代人力，而是旨在構建一個智能、高效、可持續的數據治理運營體系。
自動化趨勢的核心驅動力與價值
自動化是應對海量、多源、異構數據挑戰的必然選擇。通過引入機器學習、自然語言處理、知識圖譜等技術，企業能夠自動完成數據的發現、分類、標簽化、質量校驗、血緣分析等關鍵任務。例如，自動化的數據血緣追蹤可以實時呈現數據從產生到消費的全鏈路變化，極大提升了數據可信度與問題定位效率。
自動化能有效降低治理成本與門檻。它將數據專家從重復、繁瑣的規則配置與核查工作中解放出來，使其能更專注于高價值的治理策略設計、業務模型構建與數據服務創新。預設的自動化流程與策略模板也使得業務部門能更便捷地參與治理，推動治理工作從“技術主導”向“業務與技術協同”轉變。
數據處理服務的演進：從工具到智能服務化平臺
王軒進一步強調，在這一趨勢下，數據處理服務本身也在持續演進。未來的數據處理平臺將不再僅僅是執行任務的工具集合，而是會演進為集成了自動化治理能力的智能服務化平臺。該平臺具備以下特征：
- 智能感知與推薦：能夠自動感知數據環境的變化（如新數據源接入、Schema變更），并智能推薦或自動執行相應的治理動作，如質量規則生成、標準映射等。
- 策略即代碼與持續治理：治理策略可通過代碼化、模板化的方式定義和管理，并融入CI/CD（持續集成/持續部署）流水線，實現數據治理與數據開發過程的有機融合，確保治理要求貫穿數據全生命周期。
- 場景化與服務化交付：治理能力以API、微服務或低代碼/無代碼方式封裝，能夠靈活、快速地響應諸如數據入湖、報表生成、合規審計等具體業務場景的需求，使數據治理成果能夠直接、敏捷地賦能業務應用。
實踐展望與挑戰
王軒結合普元在眾多大型企業中的服務實踐道，成功落地自動化數據治理需要“技術、組織、流程”三方面的協同并進。技術上，需構建穩固而靈活的數據底座與智能引擎；組織上，需培養既懂數據又懂業務的復合型人才，并建立與之匹配的協作機制；流程上，需將自動化治理流程與企業現有的IT運維、開發管理體系相銜接。
盡管面臨技術集成復雜度高、歷史數據資產梳理艱巨等挑戰，但以自動化為核心的大數據治理趨勢已不可逆轉。它代表了數據處理服務從“被動響應”走向“主動智能”，從“成本中心”轉向“價值引擎”的關鍵路徑。普元信息將持續與業界同仁一道，探索并推動這一趨勢的深化與實踐，助力企業真正釋放數據要素的核心價值。
