如今，領(lǐng)導(dǎo)者們逐漸認(rèn)識(shí)到，要成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，并營(yíng)造一種數(shù)據(jù)為成功驅(qū)動(dòng)力的文化，僅靠數(shù)據(jù)管理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)最大價(jià)值的同時(shí)有效管理其風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)鍵在于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理。

然而，盡管數(shù)據(jù)治理具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在推廣和取得成效方面卻常遇阻礙。部分挑戰(zhàn)在于，它需要引入新流程，而這些流程往往會(huì)帶來(lái)不受歡迎的官僚主義。幸運(yùn)的是，如今出現(xiàn)了一系列全新的AI賦能數(shù)據(jù)工具和方法，可助力領(lǐng)導(dǎo)者最終解鎖數(shù)據(jù)治理的益處。

數(shù)據(jù)治理獲得全新AI能力

與數(shù)據(jù)相關(guān)的流程、政策和合規(guī)要求，這些作為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、輔助決策及構(gòu)建高效數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化的必要組成部分，卻常常執(zhí)行不力。

解決方案的一大關(guān)鍵在于流程自動(dòng)化。事實(shí)上，數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域已涌現(xiàn)出一個(gè)充滿前景的新分支——DataGovOps。它借鑒了DevOps和DataOps的成功經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)高度自動(dòng)化、協(xié)作和持續(xù)反饋，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率的提升。

作為一項(xiàng)傳統(tǒng)上依賴人工且重復(fù)性高的工作，數(shù)據(jù)治理為自動(dòng)化提供了大量機(jī)會(huì)。

借助新工具和方法，DataGovOps還為參與數(shù)據(jù)管理的團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)者創(chuàng)造了一個(gè)更加緊密集成、協(xié)作和溝通的環(huán)境。

AI開(kāi)始在推動(dòng)DataGovOps取得積極成果方面發(fā)揮日益重要的作用，這并不令人意外。

AI為數(shù)據(jù)治理注入新動(dòng)力

毫不夸張地說(shuō)，數(shù)據(jù)管理得當(dāng)，便能重塑企業(yè)。當(dāng)前，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域?qū)π鹿ぞ吆图夹g(shù)的需求依然旺盛。

幸運(yùn)的是，企業(yè)正越來(lái)越多地采用AI來(lái)推動(dòng)改進(jìn)、增強(qiáng)人力并提升整個(gè)數(shù)據(jù)管理和治理領(lǐng)域的速度和準(zhǔn)確性。

供應(yīng)商群體正積極響應(yīng)，迅速且全面地將AI能力融入其數(shù)據(jù)治理解決方案中。

如今的AI越來(lái)越適合準(zhǔn)確完成復(fù)雜且重復(fù)的任務(wù)，這些任務(wù)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行判斷。

以下是AI技術(shù)可立即在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域發(fā)揮顯著價(jià)值的三個(gè)方面。

1. 數(shù)據(jù)分類與編目

在數(shù)據(jù)治理中，對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類和編目至關(guān)重要。畢竟，若不了解數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息(元數(shù)據(jù))及如何輕松查找數(shù)據(jù)集，創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會(huì)便會(huì)立即減少。

構(gòu)建一個(gè)可行且維護(hù)良好的數(shù)據(jù)目錄，歷來(lái)是一項(xiàng)繁瑣且易出錯(cuò)的手工過(guò)程。

AI使數(shù)據(jù)分類和編目變得更加容易，包括從整個(gè)企業(yè)中識(shí)別數(shù)據(jù)集及其各自的元數(shù)據(jù)。

AI工具可持續(xù)監(jiān)控元數(shù)據(jù)的時(shí)效性并自動(dòng)更新，而非數(shù)據(jù)目錄需定期手動(dòng)更新且內(nèi)容可能迅速過(guò)時(shí)。

2. 數(shù)據(jù)政策制定

數(shù)據(jù)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(yè)的數(shù)據(jù)需求。例如，這些政策可能由業(yè)務(wù)需求或聯(lián)邦、州及行業(yè)法規(guī)等外部來(lái)源驅(qū)動(dòng)。

傳統(tǒng)上，這些文檔需手動(dòng)創(chuàng)建，是一項(xiàng)耗時(shí)耗力的工作，需要法律意見(jiàn)、出色的寫作技巧及多輪審批。

如今，以新法規(guī)為例，AI可對(duì)其進(jìn)行處理并創(chuàng)建政策初稿，該初稿會(huì)考慮所有內(nèi)部和外部要求以確保合規(guī)。這雖不能完全消除人工工作，但無(wú)疑會(huì)大幅減少。

更重要的是，AI可幫助確定新數(shù)據(jù)政策和法規(guī)是否影響現(xiàn)有政策，并能突出顯示并建議修改。這樣，企業(yè)可避免違規(guī)，并確信其文檔是最新的。

3. 數(shù)據(jù)可用性

最后，數(shù)據(jù)治理關(guān)注確保數(shù)據(jù)在需要時(shí)對(duì)需要的人可用且有用，僅捕獲和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

如今，一整套AI能力可例如持續(xù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可用性并識(shí)別訪問(wèn)風(fēng)險(xiǎn)。

AI能從非結(jié)構(gòu)化來(lái)源中提取和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

算法可檢測(cè)并糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤，查找不一致和重復(fù)項(xiàng)，從而顯著提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性。

AI還能預(yù)測(cè)潛在的數(shù)據(jù)故障場(chǎng)景，并提出減少停機(jī)時(shí)間和數(shù)據(jù)丟失的措施。

AI是數(shù)據(jù)治理的得力助手

以上三個(gè)方面只是AI在推動(dòng)數(shù)據(jù)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(zhǎng)，值得深入研究。

所有證據(jù)均表明，企業(yè)中的AI能力和部署正在加速。通過(guò)AI賦能的DataGovOps等方法，AI對(duì)數(shù)據(jù)治理的影響將是深遠(yuǎn)的。

盡管AI將減少甚至消除大量人工操作點(diǎn)，但從中期來(lái)看，成功將取決于人機(jī)協(xié)作的恰當(dāng)平衡。在解決極端案例問(wèn)題、參與判斷和解決問(wèn)題以及確定數(shù)據(jù)目標(biāo)和方向方面，人類仍將發(fā)揮重要作用。

證據(jù)充分表明：數(shù)據(jù)治理可釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值，并在整個(gè)企業(yè)中帶來(lái)卓越成果。

借助AI賦能的DataGovOps，領(lǐng)導(dǎo)者如今擁有了一套全新的強(qiáng)大能力。