（2）第二阶段：建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量

　　在第二阶段，需要建立大数据管控能力，包括从业务的角度梳理企业数据质量问题，形成质量控制能力，形成核心数据标准，并抓标准落地。针对关键问题，建立数据的管理流程，少而精，控制核心问题。

　　在这个阶段主要是为数据部门形成一套管理大数据的能力，同时为数据部门形成数据管理的工作环境。

（3）第三阶段：直接为用户提供价值，向用户提供数据微服务

　　通过前两个阶段，企业能够建立基本的数据治理的能力，在此基础上，还需要以用户为中心，为用户提供直接获取数据的能力。第三阶段依赖于前两个阶段能力的建设，在这个阶段的目标是向用户提供自助化的数据服务，使用户能够自助地获取和使用数据，并且在用户的使用过程中再反过去进一步落地标准、控制质量。

（4）第四阶段：智能化企业知识图谱，为全企业提供数据价值

　　最后一个阶段是将数据沉淀成为知识，形成企业的知识图谱，提供从“关系”的角度去分析问题的能力。

　　人进行数据搜索是通过业务术语（知识）来搜索的，而知识之间是有相互联系的，例如水果和西红柿是上下位关系（后者是前者的具体体现），好的搜索除了要列出直接结果，还需要显示与之关联的知识，这就要建立知识图谱。

　　简单说知识图谱就是概念、属性以及概念之间的关联关系，这个关系可以手工建立，也能通过自然语言处理等方法，对政策、法规、需求、数据库comments、界面等多种来源进行分析，自动化建立起企业知识图谱。从而使数据治理成为整个企业的数据工作环境，强化企业数据与知识体系之间的关联，加快企业员工数据与知识之间的转换效率，让数据的深层价值得以体现。

　　通过这四个阶段的建设，使数据治理平台由数据部门的工作环境，转变成为全企业的数据工作环境，以用户为中心，让用户能够直接使用大数据，并通过用户的使用来管理数据，持续优化数据质量，在达到治理数据目标的同时，也最大限度发挥了数据的价值。

三、面向用户的自服务大数据治理架构

自服务大数据治理架构

　　以用户为中心的自服务大数据治理技术架构包括五部分：数据资产管理、数据监控管理、数据准备平台、数据服务总线，消息与流数据管理。

　　整个平台分为五块核心能力：数据资产、数据准备、数据服务总线、消息&流数据管理、数据监控管理。

　　数据资产管理是对企业数据信息统一管理也是整个平台的基础，数据准备平台是资产服务化的加工厂，它不但能将原始数据通过服务形式以用户能看懂的方式提供，也可以通过在线数据模型设计实现最终数据产品的发布，起到承上启下的作用。

　　数据服务总线和消息&流数据管理的价值层次是一致的，只是从数据时效性上面对数据进行了区分，去适应用户不同的管理和应用诉求。起到数据通道和安全管理两个核心内容。

　　数据监控管理有别于大数据中的数据节点管理，而是从数据管理的视角切入对数据的结构的变化、关系的变化进行管理和控制，它是数据持续发挥价值的监管者。

自服务大数据治理的关键技术

（1）人工智能的知识图谱构建

主要有三个步骤

a、基于企业元数据信息，通过自然语言处理、机器学习、模式识别等算法，以及业务规则过滤，实现知识提取；
b、以本体形式表示和存储知识，自动构建成起资产知识图谱；
c、通过知识图谱关系，利用智能搜索、关联查询手段，为最终用户提供更加精确的数据；

（2）细粒度的敏感信息控制

　　数据内容安全管理包括对IT系统和数据进行敏感度等级划分的定义、浏览、检核，辅助安全规则在业务、技术领域的应用。从功能上包括数据敏感性分级、系统敏感性分级，数据安全策略定义管理，安全策略输出，安全管理报告，数据安全检核，敏感数据角色管理，敏感数据权鉴管理及相关电子审批流程。

（3）自助化的大数据服务生产线

这里有4个关键点：
a、自助的查询到想要的数据；
b、自动的生成数据服务；
c、及时稳定的获得数据通道；
d、数据安全有保证;

　　通过自助化的数据生产线，数据使用方（业务人员）大大减少了对开发人员依赖，80%以上的数据需求，都能通过自己进行整合开发，最终获取数据。让所有用数据的人能方便得到想要的数据。

（4）多维度实时的数据资产信息的展示

　　数据治理平台提供实时、全面的数据监控，不仅能从作业、模型、物理资源等各方面进行全面的数据资产盘点，还能对数据及时性、问题数据量等方面的数据健康环境进行全面的预警。

（5）以业务元模型为核心的数据微服务

　　数据需要以服务的形式提供给最终用户，在服务的提供上不能再采用传统的方式，而需要用微服务的方式提供，每个单独数据微服务自己对所提供数据做缓存，在其中利用元数据能力，把知识（业务模型）与技术（数据模型）相结合，从而向最终数据用户提供多种数据能力，使用户能够以多种方式使用数据。

　　最后在整个大数据治理平台的构建中还需要满足一系列原则，详情参考我写过的《敏捷数据管理的12个技术原则》。

四、总结

　　大数据时代，企业急需建立以用户为中心的自服务大数据治理，信息梳理、数据管控、连接用户、智能化是实现自服务大数据治理的四个主要阶段，掌握一系列关键技术和技术原则，是实现自服务大数据治理的重要基础。