数据治理关键字列表
在AI高速演进的今天，企业面临的最大挑战不是模型，而是数据治理。过去为合规而生的“恐龙式”工具，已无法支撑实时决策和智能体驱动的业务节奏。
在数据驱动的时代，高质量的数据是企业成功的根基，但若缺乏科学治理，数据价值便无从释放。企业需要构建与业务目标紧密结合的数据治理框架，明确角色职责，监控质量，强化安全与合规，并通过“速赢”项目和可见成果来证明其价值。
许多企业错误地认为，仅靠技术解决方案就能克服数据治理挑战，这种过度依赖往往掩盖了人为因素（如管理和问责制）的重要性，有效的数据治理需要工具、流程和人员之间的平衡，以实现对数据的真正控制。
将AI与数据治理相结合，能够帮助企业快速行动、保持合规，并切实从AI中获取预期价值。
企业必须超越手动治理工作流程，实施自动化数据血缘追踪、细粒度访问控制和智能策略执行机制，这些机制需能够跨分布式生态系统进行扩展。
制药行业正面临AI革命，AI将加速药物发现、优化供应链等，但85%的AI项目因数据问题失败。
随着AI的兴起，医疗数据治理变得愈发重要。本文分析了AI使医疗数据治理更加复杂的原因，包括数据集更新、消除偏见和明确责任等挑战。
随着2024年数据管理成果的回顾与2025年业务计划的展望，现代数据治理再次被确立为成功数据战略的核心。
在AWS re:Invent大会上，美国军方领导人阐述了国防部在数据素养、数据治理、数据运营化和安全共享方面的努力。
尽管AI和分析技术的使用日益增加，但大多数企业在数据治理方面仍然面临挑战，这一问题并未变得更简单。
根据 Allianz 的报告，2024年上半年，大额网络索赔（超过100万欧元）频率增加了14%，其中三分之二涉及数据和隐私泄露。
目前，金融数字化浪潮席卷全球，数据已经成为金融业新的生产要素。作为服务实体经济的重要支撑，我国金融业正步入数字化转型的关键阶段。用数据决策、用数据创新逐渐成为金融业的共识。如何加强金融数据治理?如何推进金融科技变革?记者就有关问题采访了业内人士。
在数据治理领域，贵人鸟采取了多项具体举措，旨在确保数据的准确性、一致性和安全性。薛灵敏表示，“我们深知统一的数据标准是数据治理的基石，因此，我们致力于统一公司各系统内数据的定义、格式和标准，杜绝数据歧义和编码不一致的现象，从而保障数据的一致性和可理解性。
创维集团信息总监宁江在接受企业网D1Net采访时提到：“如今，站在数字化转型的全局之下回顾过去几十年的信息化建设，似乎建了很多烟囱，系统之间、流程之间不能共享数据，孤岛林立。不同时期有不同时期的特征，都有其合理性和必要性，如今再来解决这些问题为时未晚。
GenAI正在改变企业管理和利用非结构化数据的方式，这类数据包括文档、照片、视频等，尽管数量庞大却长期难以驾驭。
创维集团信息总监宁江在接受企业网D1Net采访时提到：“如今，站在数字化转型的全局之下回顾过去几十年的信息化建设，似乎建了很多烟囱，系统之间、流程之间不能共享数据，孤岛林立。不同时期有不同时期的特征，都有其合理性和必要性，如今再来解决这些问题为时未晚。
数据治理是有效进行数据管理的关键，包括质量、安全性和实用性方面的实践，它建立秩序、透明度和信任，定义角色，实施标准化流程，并利用技术，它在当今数据驱动的环境中至关重要，可防范风险、促进协作并支持自信、创新的决策。
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