在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的今天，企業(yè)不能再將數(shù)據(jù)治理和人工智能（AI）視作孤立的實(shí)體。它們之間的協(xié)同作用已經(jīng)成為推動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)的強(qiáng)大引擎。本文將探索數(shù)據(jù)治理與AI如何相互作用，形成閉環(huán)，以及企業(yè)如何利用這一關(guān)系來提升數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)治理與AI的依存共生

數(shù)據(jù)治理是整理和優(yōu)化數(shù)據(jù)的過程，以確保其質(zhì)量、安全性和可用性。而AI，尤其是大模型，是解析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)的工具。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)治理，AI無法發(fā)揮其最大潛力；同樣，沒有AI，數(shù)據(jù)治理的成果也難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。

挑戰(zhàn)與機(jī)遇

企業(yè)在數(shù)據(jù)治理過程中面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)的分散性、不同粒度數(shù)據(jù)的融合困難，以及管理和溝通的復(fù)雜性。AI的介入可以幫助解決這些問題。大模型能夠處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集，揭示潛在的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，為企業(yè)提供前所未有的洞見。同時(shí)，AI可以在數(shù)據(jù)整合過程中自動(dòng)識(shí)別并修復(fù)數(shù)據(jù)問題，從而提高數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量。

賦能數(shù)據(jù)治理的AI實(shí)踐

企業(yè)應(yīng)該實(shí)施以AI為中心的數(shù)據(jù)治理策略，讓AI系統(tǒng)成為行業(yè)專家。通過定期喂養(yǎng)AI系統(tǒng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以讓AI更好地理解業(yè)務(wù)背后的知識(shí)和行業(yè)特定的需求。此外，通過AI的持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)治理工作與業(yè)務(wù)策略保持同步，從而更好地支持決策過程。

構(gòu)建數(shù)據(jù)治理與AI的閉環(huán)

要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理與AI的閉環(huán)，企業(yè)必須確保兩者之間的流程是動(dòng)態(tài)的、互相迭代的。這意味著數(shù)據(jù)治理不再是一項(xiàng)一次性的任務(wù)，而是一個(gè)持續(xù)的過程，它隨著AI的學(xué)習(xí)和反饋不斷演化。同時(shí)，AI的洞見能夠幫助企業(yè)識(shí)別新的數(shù)據(jù)治理需求，從而不斷完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

在這個(gè)數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)的時(shí)代，企業(yè)必須認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)治理和AI不是相互獨(dú)立的，而是互為因果、相互促進(jìn)的關(guān)系。通過將AI的力量融入數(shù)據(jù)治理，企業(yè)可以不斷提升數(shù)據(jù)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的商業(yè)決策，并為未來的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，這種協(xié)同作用只會(huì)變得更加緊密，為企業(yè)帶來無可估量的潛在價(jià)值。

審核編輯 黃宇