面向AI的数据治理，开启 AI 时代的成功密码

前言

在当今数字化时代，数据已成为企业和社会发展的重要驱动力。随着人工智能技术的广泛应用，数据的价值愈发凸显，而数据治理作为实现数据价值的关键环节，也受到了越来越多的关注。

深入探讨了数据治理在人工智能时代的重要性和挑战。我们知道，数据不再仅仅是数字形式的信息，它涵盖了结构化、半结构化和非结构化等多种形式，如邮件、图片、音视频等。同时，数据量的爆发式增长既为企业带来了机遇，也带来了数据孤岛、数据质量等问题，使得数据治理成为企业数字化转型中不可或缺的一部分。

面向人工智能的数据治理，旨在满足AI应用对高质量数据的需求，提升AI应用的规模化落地效果。这需要我们重新审视传统的数据治理体系，以AI应用数据需求为核心，进行优化和创新。
在这个过程中，数据治理与AI应用产品的交汇融合，以及咨询公司、数据服务提供商和人工智能产品服务商三方阵营的竞合，都为数据治理带来了新的活力和挑战。不同行业的信息化建设阶段和高频高价值的AI应用场景，也对数据治理提出了多样化的需求。

面向AI的数据治理

在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业和社会发展的核心驱动力。数据治理在人工智能时代的重要性、现状、挑战以及未来发展趋势，为我们展现了一个充满机遇与挑战的数据治理新时代。

数据，曾经被简单地理解为以数字形式存储的信息，如今其范围已得到极大拓展。它不仅包括结构化数据，还涵盖了半结构化和非结构化数据，如邮件、图片、音视频等。这些多样化的数据形式承载着丰富的信息，是企业宝贵的资源。随着信息技术的不断发展，尤其是基础设施的“扩容”和IoT的广泛连接，数据量呈现出爆发式增长的态势。然而，这种增长也带来了一系列问题，如企业内部形成的多个数据孤岛，数据的不规范、不一致以及难以互联互通等，这些问题严重阻碍了企业充分发挥数据价值。因此，数据治理逐渐成为企业关注的焦点，其重要性日益