有了AI，数据治理要被抛弃了吗？

回想几年前，当企业高管听到"数据治理"四个字时，往往会眼前一亮。在那个数字化刚刚兴起的年代，数据治理被视为企业转型升级的必经之路，是通往数字化的金钥匙。

数据治理不香了

多年过去了，数据治理成了“狗不理”，大家都喜欢听 AI 的故事了！究其原因大约是：

1.巨大的鸿沟

对企业管理者来说，花了上千万采购的数据平台和应用系统，但是依然杂乱无章，质量问题层出不穷；各业务系统仍然各自为政；数据孤岛依旧存在，发现现实和理想有着巨大的鸿沟，业务人员该找不到数据还是找不到，该看不懂报表还是看不懂。当理论与现实产生强烈反差时，企业高管自然对"数据治理 "产生了免疫反应。

2.价值迷雾

企业管理层自身也面临一个问题，那就是投资立项的数据治理项目，到底创造了什么价值，算不清楚 ROI。 这一问题企业管理者没有历史经验可借鉴，同时供应商们也讲不清楚。企业投资了上百万，倒腾了大半年，结果是财务依然使用 Excel 表来本地算数，运营指标依然存在跨部门口径不一致的问题。

3.AI 是新宠

随着 ChatGPT、DeepSeek、Agent 的持续火热，AI 成为企业管理者们的新宠。相比于数据治理动辄几百万的前期投入，且落地实施短则 1 年，长则 3 年 以上的长周期模式。而AI 的故事更加吸睛。比如降本增效，AI 可以直接替代人工，减少人力成本。作为职业管理人跟风研究 AI 成为理所当然的事情。

数据治理在 AI 新时代的价值主张

数据治理真的没有价值了吗？答案是否定的

在 AI 时代，数据治理的重要性不是降低了，而是被进一步放大了。

不管是做数据智能决策，亦或是数据驱动业务发展，甚至是当前火热的 AI Agent 项目，都离不开高质量的数据。

而数据治理是获得高质量数据的必然途径！也是在 AI 时代，高质量数据才是 AI 体现价值的基础保证。

数据治理对于大多数人来说还是太抽象了，换一个说法可能更容易理解，那就是萃取。

在人才管理领域，会涉及一个子领域，叫知识/经验萃取。一般是从企业内部专家团队中，进行深入的访谈或小组讨论，从他们积攒的经验中，提炼出可供复制的经验知识。这些萃取的知识会在企业内部广泛传播和应用，进而增强企业整体的竞争力。

数据治理，其实就是类似的过程，只不过对象换成了企业内部的数据。通过治理，把分散、冗余、杂乱的数据进行统一、清洗和沉淀，就像萃取经验一样，把真正有价值的数据提炼出来，让它能被业务部门高效复用，从而转化为企业的持续竞争力。

所以简单理解就是垃圾数据进，垃圾结论出。

需要有高质量的数据才能让 AI 工具产生价值，企业才有机会开源节流！