智能化转型的基石：构建有效的数据治理体系

数据治理决定企业智能化的高度

数据治理是将数据价值应用于业务的重要步骤，数据治理做的不好，就没有准确、及时的数据用来业务决策。

但是数据治理是一项非常抽象且庞大的内容，单靠一个人或者单个团队很难达成理想化的效果，需要投入较多的时间和成本。

随着人工智能特别是大模型的兴起，数据治理从业者也在考虑数据治理的智能化。在构建面向AI的数据治理体系的同时，AI也将反哺数据治理的发展，二者将深度融合，借助机器学习、自然语言识别和模式识别等技术，实现数据治理的自动化、流程化和智能化。

经过实验和探索，数据治理智能化有了初步的进展：

● 通过数据治理，提升大模型的数据质量；

● 数据血缘大模型全链路解析：大模型自动建立血缘关系、分析血缘链路，诊断异常病因；

● 数据编织通过主动元数据等方式，在数据通过数据管道时跟踪数据并报告它所经历的任何更改，降低数据使用成本；

欲知各个公司如何进行数据治理，欢迎关注DataFunCon2024北京站线下大会的数据治理论坛。

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