然而，尽管数据治理具有显著优势，但在推广和取得成效方面却常遇阻碍。部分挑战在于，它需要引入新流程，而这些流程往往会带来不受欢迎的官僚主义。幸运的是，如今出现了一系列全新的AI赋能数据工具和方法，可助力领导者最终解锁数据治理的益处。

数据治理获得全新AI能力

与数据相关的流程、政策和合规要求，这些作为提升数据质量、辅助决策及构建高效数据驱动文化的必要组成部分，却常常执行不力。

解决方案的一大关键在于流程自动化。事实上，数据治理领域已涌现出一个充满前景的新分支——DataGovOps。它借鉴了DevOps和DataOps的成功经验，通过高度自动化、协作和持续反馈，实现运营效率的提升。

作为一项传统上依赖人工且重复性高的工作，数据治理为自动化提供了大量机会。

借助新工具和方法，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、协作和沟通的环境。

AI开始在推动DataGovOps取得积极成果方面发挥日益重要的作用，这并不令人意外。

AI为数据治理注入新动力

毫不夸张地说，数据管理得当，便能重塑企业。当前，数据运营领域对新工具和技术的需求依然旺盛。

幸运的是，企业正越来越多地采用AI来推动改进、增强人力并提升整个数据管理和治理领域的速度和准确性。

供应商群体正积极响应，迅速且全面地将AI能力融入其数据治理解决方案中。

如今的AI越来越适合准确完成复杂且重复的任务，这些任务可以利用机器学习进行判断。

以下是AI技术可立即在数据治理领域发挥显著价值的三个方面。

1. 数据分类与编目

在数据治理中，对数据和数据集进行分类和编目至关重要。毕竟，若不了解数据的详细信息(元数据)及如何轻松查找数据集，创造价值的机会便会立即减少。

构建一个可行且维护良好的数据目录，历来是一项繁琐且易出错的手工过程。

AI使数据分类和编目变得更加容易，包括从整个企业中识别数据集及其各自的元数据。

AI工具可持续监控元数据的时效性并自动更新，而非数据目录需定期手动更新且内容可能迅速过时。

2. 数据政策制定

数据治理的很大一部分工作是制定政策和程序文档，以支持企业的数据需求。例如，这些政策可能由业务需求或联邦、州及行业法规等外部来源驱动。

传统上，这些文档需手动创建，是一项耗时耗力的工作，需要法律意见、出色的写作技巧及多轮审批。

如今，以新法规为例，AI可对其进行处理并创建政策初稿，该初稿会考虑所有内部和外部要求以确保合规。这虽不能完全消除人工工作，但无疑会大幅减少。

更重要的是，AI可帮助确定新数据政策和法规是否影响现有政策，并能突出显示并建议修改。这样，企业可避免违规，并确信其文档是最新的。

3. 数据可用性

最后，数据治理关注确保数据在需要时对需要的人可用且有用，仅捕获和存储数据是远远不够的。

如今，一整套AI能力可例如持续监控数据可用性并识别访问风险。

AI能从非结构化来源中提取和结构化数据。

算法可检测并纠正数据集中的错误，查找不一致和重复项，从而显著提高数据质量和可靠性。

AI还能预测潜在的数据故障场景，并提出减少停机时间和数据丢失的措施。

AI是数据治理的得力助手

以上三个方面只是AI在推动数据治理更广泛采用和取得更好成果方面可能性的冰山一角，这份清单很长，值得深入研究。

所有证据均表明，企业中的AI能力和部署正在加速。通过AI赋能的DataGovOps等方法，AI对数据治理的影响将是深远的。

尽管AI将减少甚至消除大量人工操作点，但从中期来看，成功将取决于人机协作的恰当平衡。在解决极端案例问题、参与判断和解决问题以及确定数据目标和方向方面，人类仍将发挥重要作用。

证据充分表明：数据治理可释放企业数据的价值，并在整个企业中带来卓越成果。

借助AI赋能的DataGovOps，领导者如今拥有了一套全新的强大能力。

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