AI助力数据治理：三大技术解锁数据价值

快速阅读: 领导者认识到建立强大数据文化的重要性，数据治理需投入努力。AI工具如DataGovOps提升数据质量、决策及文化，通过自动化流程、政策创建和数据可用性优化数据管理。

领导者越来越认识到，在当今竞争激烈的经济环境中，建立强大的数据文化是一项基本职能。

Leaders逐渐意识到，要成为一个数据驱动的组织并培养一种将数据作为成功驱动力的文化，需要的不仅仅是数据管理。为了在管理数据风险的同时最大限度地发挥数据的价值，需要在数据治理方面投入严谨的努力。

然而，尽管数据治理有其明显的优势，但它往往难以获得支持并取得成果。部分原因是它需要新的流程，而这些新流程常常带来不必要的官僚作风。幸运的是，现在有一整套由人工智能（AI）驱动的数据工具和方法可供领导者最终解锁数据治理的好处。

数据治理获得新的AI能力

为了实现更好的数据质量、决策制定以及促进高性能的数据驱动文化，数据相关的流程、政策和合规要求往往是执行不力的。

解决方案的一个重要部分在于流程自动化。事实上，一个新的、充满希望的数据治理分支已经出现，称为DataGovOps。它是以DevOps和DataOps的成功模式为基础，通过高度的自动化、协作和持续反馈来实现更高的运营效率。

作为一个历史上手动且重复性强的学科，数据治理提供了大量的自动化机会。

通过新的工具和方法，DataGovOps还为参与数据管理的团队和利益相关者创造了一个更加紧密集成、合作和沟通的环境。

不出所料，人工智能在推动DataGovOps的积极成果方面开始扮演越来越重要的角色。

AI为数据治理增添助力

毫不夸张地说，当数据管理得当，它可以改变一个组织。目前，对于新的工具和技术的需求在数据操作领域仍然很高。

幸运的是，企业越来越多地采用人工智能来推动改进，增强人力努力，并在整个数据管理和治理领域获得更快、更准确的结果。

供应商社区也在迅速而全面地将人工智能功能整合到他们的数据治理解决方案中。

如今的人工智能越来越适合完成那些可以利用机器学习判断的复杂和重复性任务。

以下是三个数据治理领域，人工智能技术可以立即增加显著价值的地方。

1. 数据分类和编目

在数据治理中，对数据和数据集进行分类和编目是至关重要的。毕竟，不了解数据的细节——元数据——以及如何轻松找到数据集，就无法充分利用数据创造价值的机会。

过去，实现一个可行且维护良好的数据目录一直是一个繁琐的手动过程，容易出错。

人工智能使得数据的分类和编目变得更加容易，包括从整个企业识别数据集及其相应的元数据。

数据目录不再需要定期手动更新，存在内容迅速过时的风险，现在的AI工具可以持续监控元数据的时效性并自动更新。

2. 数据政策创建

数据治理的一个重要部分是创建支持组织内数据需求的政策和程序文档。例如，这些可能由业务需求或来自联邦、州和行业监管的外部来源驱动。

传统上，这些文档都是手动创建的——这是一项需要法律投入、高超写作技巧和多轮审批的密集型工作。

如今，新的法规可以通过人工智能处理，自动生成考虑所有内部和外部要求以确保合规性的政策初稿。虽然这并没有完全消除手动工作，但它确实减少了工作量。

更重要的是，人工智能可以帮助确定新的数据政策和法规是否会影响现有的政策，并提出修改建议。这样，组织可以避免不合规，并对其文档的时效性有信心。

3. 数据可用性

最后，数据治理还关注确保数据在需要时对需要的人可用。仅仅捕获和存储数据远远不够。

现在，一整套人工智能能力可以持续监控数据的可用性，并识别访问风险。

算法可以从非结构化来源中提取并组织数据。这些算法能够检测并纠正数据集中的错误，发现不一致之处和重复项，从而显著提高数据的质量和可靠性。人工智能还可以预测潜在的数据故障情景，并提出措施以最小化停机时间和数据丢失。人工智能是数据治理的有益补充。

考虑到这三个领域只是人工智能在推动数据治理更广泛采用和更好成果方面可能性的一瞥，值得深入探究。所有证据均表明，企业在人工智能能力和部署方面的加速趋势明显。通过诸如AI驱动的DataGovOps等方法，人工智能对数据治理的影响将是深远的。

尽管人工智能将减少甚至消除大量的人工干预点，但在中期成功的关键仍在于人与人工智能的恰当平衡。人们仍将在解决边缘案例问题、参与判断和解决问题以及确定数据目标和目标方面发挥重要作用。证据充分显示：数据治理可以释放企业数据的价值，为企业带来卓越的结果。借助AI驱动的DataGovOps，领导者现在拥有一系列强大的新能力。

(以上内容均由Ai生成)