大数据平台建设过程中，数据不统一、质量难提升、模型梳理困难等问题长期困扰企业，导致商业智能应用难以真正落地。典型如管理驾驶舱常沦为摆设，根源在于数据本身缺乏可信度。传统数据平台暴露的治理短板，在大数据时代非但未消失，反而因数据量级和复杂度的跃升而加剧。

当前大数据平台的突出问题可归纳为“四不”：用户不知平台中有何数据、不知数据与业务的关系；数据缺乏统一标准与质量控制，难以集成利用；业务需求难以自助获取数据，响应周期漫长；数据与知识体系割裂，深层价值难以挖掘。这些问题表明，传统以管控为中心的治理模式已难以为继，亟需转向以用户为中心、面向全企业提供数据服务的新架构。

面向用户的大数据治理通常分四个阶段推进：首先，通过自动化采集全面梳理企业数据资产，构建元数据库和多视角资产视图；其次，建立管理流程，落地数据标准，提升质量，形成数据部门的核心管控能力；再次，将治理能力服务化，提供自助化数据微服务，让业务人员可直接获取并使用数据，并在使用中反向促进标准落地和质量改进；最后，借助知识图谱技术，将数据沉淀为知识，强化数据与业务概念之间的关联，加速数据到价值的转化效率。

在技术架构上，自服务治理平台需涵盖数据资产管理、监控管理、准备平台、服务总线及流数据管理等模块，并引入人工智能辅助知识图谱构建、敏感信息细粒度控制、多维度实时展示等关键技术。通过这一转变，数据治理正逐步由后台支撑工具，演进为企业全员的数据工作环境。

国际数据治理协会（IDGA）