如今，領導者們逐漸認識到，要成為數據驅動型企業，并營造一種數據為成功驅動力的文化，僅靠數據管理是遠遠不夠的。在實現數據最大價值的同時有效管理其風險，關鍵在于嚴謹的數據治理。

然而，盡管數據治理具有顯著優勢，但在推廣和取得成效方面卻常遇阻礙。部分挑戰在于，它需要引入新流程，而這些流程往往會帶來不受歡迎的官僚主義。幸運的是，如今出現了一系列全新的AI賦能數據工具和方法，可助力領導者最終解鎖數據治理的益處。

數據治理獲得全新AI能力

與數據相關的流程、政策和合規要求，這些作為提升數據質量、輔助決策及構建高效數據驅動文化的必要組成部分，卻常常執行不力。

解決方案的一大關鍵在于流程自動化。事實上，數據治理領域已涌現出一個充滿前景的新分支——DataGovOps。它借鑒了DevOps和DataOps的成功經驗，通過高度自動化、協作和持續反饋，實現運營效率的提升。

作為一項傳統上依賴人工且重復性高的工作，數據治理為自動化提供了大量機會。

借助新工具和方法，DataGovOps還為參與數據管理的團隊和利益相關者創造了一個更加緊密集成、協作和溝通的環境。

AI開始在推動DataGovOps取得積極成果方面發揮日益重要的作用，這并不令人意外。

AI為數據治理注入新動力

毫不夸張地說，數據管理得當，便能重塑企業。當前，數據運營領域對新工具和技術的需求依然旺盛。

幸運的是，企業正越來越多地采用AI來推動改進、增強人力并提升整個數據管理和治理領域的速度和準確性。

供應商群體正積極響應，迅速且全面地將AI能力融入其數據治理解決方案中。

如今的AI越來越適合準確完成復雜且重復的任務，這些任務可以利用機器學習進行判斷。

以下是AI技術可立即在數據治理領域發揮顯著價值的三個方面。

1. 數據分類與編目

在數據治理中，對數據和數據集進行分類和編目至關重要。畢竟，若不了解數據的詳細信息(元數據)及如何輕松查找數據集，創造價值的機會便會立即減少。

構建一個可行且維護良好的數據目錄，歷來是一項繁瑣且易出錯的手工過程。

AI使數據分類和編目變得更加容易，包括從整個企業中識別數據集及其各自的元數據。

AI工具可持續監控元數據的時效性并自動更新，而非數據目錄需定期手動更新且內容可能迅速過時。

2. 數據政策制定

數據治理的很大一部分工作是制定政策和程序文檔，以支持企業的數據需求。例如，這些政策可能由業務需求或聯邦、州及行業法規等外部來源驅動。

傳統上，這些文檔需手動創建，是一項耗時耗力的工作，需要法律意見、出色的寫作技巧及多輪審批。

如今，以新法規為例，AI可對其進行處理并創建政策初稿，該初稿會考慮所有內部和外部要求以確保合規。這雖不能完全消除人工工作，但無疑會大幅減少。

更重要的是，AI可幫助確定新數據政策和法規是否影響現有政策，并能突出顯示并建議修改。這樣，企業可避免違規，并確信其文檔是最新的。

3. 數據可用性

最后，數據治理關注確保數據在需要時對需要的人可用且有用，僅捕獲和存儲數據是遠遠不夠的。

如今，一整套AI能力可例如持續監控數據可用性并識別訪問風險。

AI能從非結構化來源中提取和結構化數據。

算法可檢測并糾正數據集中的錯誤，查找不一致和重復項，從而顯著提高數據質量和可靠性。

AI還能預測潛在的數據故障場景，并提出減少停機時間和數據丟失的措施。

AI是數據治理的得力助手

以上三個方面只是AI在推動數據治理更廣泛采用和取得更好成果方面可能性的冰山一角，這份清單很長，值得深入研究。

所有證據均表明，企業中的AI能力和部署正在加速。通過AI賦能的DataGovOps等方法，AI對數據治理的影響將是深遠的。

盡管AI將減少甚至消除大量人工操作點，但從中期來看，成功將取決于人機協作的恰當平衡。在解決極端案例問題、參與判斷和解決問題以及確定數據目標和方向方面，人類仍將發揮重要作用。

證據充分表明：數據治理可釋放企業數據的價值，并在整個企業中帶來卓越成果。

借助AI賦能的DataGovOps，領導者如今擁有了一套全新的強大能力。