在近日举行的第二届数据标准化及治理大会上，普元信息技术有限公司的高级专家王轩先生发表了题为《大数据治理趋势：以自动化为核心的洞察与实践》的专题分享，为与会者深入剖析了当前数据处理服务领域的前沿动态与核心发展方向。
王轩指出，随着数据规模的爆炸式增长和数据应用场景的日益复杂，传统依赖大量人工介入、流程繁琐的数据治理模式已难以满足企业对数据时效性、准确性及成本控制的迫切需求。因此，大数据治理正经历一场以“自动化”为核心的深刻变革。这一趋势并非简单地用机器替代人力，而是旨在构建一个智能、高效、可持续的数据治理运营体系。
自动化趋势的核心驱动力与价值
自动化是应对海量、多源、异构数据挑战的必然选择。通过引入机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术，企业能够自动完成数据的发现、分类、标签化、质量校验、血缘分析等关键任务。例如，自动化的数据血缘追踪可以实时呈现数据从产生到消费的全链路变化，极大提升了数据可信度与问题定位效率。
自动化能有效降低治理成本与门槛。它将数据专家从重复、繁琐的规则配置与核查工作中解放出来，使其能更专注于高价值的治理策略设计、业务模型构建与数据服务创新。预设的自动化流程与策略模板也使得业务部门能更便捷地参与治理，推动治理工作从“技术主导”向“业务与技术协同”转变。
数据处理服务的演进：从工具到智能服务化平台
王轩进一步强调，在这一趋势下，数据处理服务本身也在持续演进。未来的数据处理平台将不再仅仅是执行任务的工具集合，而是会演进为集成了自动化治理能力的智能服务化平台。该平台具备以下特征：
- 智能感知与推荐：能够自动感知数据环境的变化（如新数据源接入、Schema变更），并智能推荐或自动执行相应的治理动作，如质量规则生成、标准映射等。
- 策略即代码与持续治理：治理策略可通过代码化、模板化的方式定义和管理，并融入CI/CD（持续集成/持续部署）流水线，实现数据治理与数据开发过程的有机融合，确保治理要求贯穿数据全生命周期。
- 场景化与服务化交付：治理能力以API、微服务或低代码/无代码方式封装，能够灵活、快速地响应诸如数据入湖、报表生成、合规审计等具体业务场景的需求，使数据治理成果能够直接、敏捷地赋能业务应用。
实践展望与挑战
王轩结合普元在众多大型企业中的服务实践道，成功落地自动化数据治理需要“技术、组织、流程”三方面的协同并进。技术上，需构建稳固而灵活的数据底座与智能引擎；组织上，需培养既懂数据又懂业务的复合型人才，并建立与之匹配的协作机制；流程上，需将自动化治理流程与企业现有的IT运维、开发管理体系相衔接。
尽管面临技术集成复杂度高、历史数据资产梳理艰巨等挑战，但以自动化为核心的大数据治理趋势已不可逆转。它代表了数据处理服务从“被动响应”走向“主动智能”，从“成本中心”转向“价值引擎”的关键路径。普元信息将持续与业界同仁一道，探索并推动这一趋势的深化与实践，助力企业真正释放数据要素的核心价值。
