请问怎么做到数据治理和自助分析的平衡？

传统的BI平台为了满足数据管控的要求，通常会对需要分析的企业数据进行数据采集、数据治理，形成集中的数据中心平台，然后业务人员基于已经治理的数据进行权限受控的自助分析；
但是业务人员对分析需求的不确定性及对分析结果的紧迫性，会导致他们自己拿数以后自己分析，这样很容易造成数据的权限管理失控及分析结果的不一致性等各种问题。

IBM建议企业内部或者经过验证的数据都通过数据中心进行数据治理和管控，最终通过Cognos建模形成一个企业级的数据业务视图，供业务人员通过仪表盘、报表、多维分析、故事案例等功能进行自助分析和数据展现；
同时，为了满足业务人员人对企业外部数据及内个关联数据的分析需求，管理员也可以开放给部分高级分析人员数据上传、数据建模的功能。
具有这种权限的业务用户可以自助导入外部数据，并利用这些数据与企业内部的数据进行简单的数据模型搭建，并进行初步的数据清洗、数据变形、数据混合的操作，生成个性化的模型视图，并基于它进行各种形式的业务分析。并且全程都在一个纯浏览器的界面就可以完成。根据最终分析结果也可以反馈到数据中心，将有用的数据以合规的方式定期加载到数据中心，不断丰富企业级可信数据中心的数据管理范围。
这样，基于IBM Cognos analytic的平台，既可以满足业务人员自助分析的需求，又可以满足企业内部数据权限管控、合规的要求。