随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据作为其核心驱动力的重要性愈发凸显。然而，传统数据治理模式在面对人工智能时代的需求时，逐渐显现出诸多不足，甚至在一定程度上阻碍了人工智能的进一步发展。本文将从多个角度探讨传统数据治理为何会成为人工智能时代的绊脚石，并分析其背后的深层次原因。
传统数据治理的局限性
静态治理模式难以应对动态需求
传统数据治理模式多为静态，侧重于对数据的分类、标记和策略制定，难以实时响应数据的变化。在人工智能时代，数据的流动性和实时性要求极高，机器学习模型需要不断从实时数据中学习和优化。例如，当数据管道出现故障时，传统治理系统可能无法及时发现并修复，导致数据中断，进而影响模型的训练和决策。
对非结构化数据的支持不足
人工智能尤其是生成式人工智能（GenAI）需要处理大量的非结构化数据，如文本、图像和视频等。然而，传统数据治理框架（如DAMA-DMBOK和COBIT）主要针对结构化数据设计，缺乏对非结构化数据的有效管理手段。这使得企业在处理非结构化数据时面临诸多挑战，如数据标注不规范、数据清洗不彻底等，严重影响了数据的质量和可用性。
治理工具的更新滞后
传统数据治理工具的功能迭代缓慢，难以适应数据快速增长和复杂多变的环境。这些工具多为手动或半自动化操作，效率低下，无法满足人工智能时代对数据治理的高效率要求。例如，企业数据量年均增速超过60%，但治理效率仍停留在人工或半自动化时代。
人工智能时代对数据治理的新要求
实时性与动态性
人工智能模型需要实时数据来优化决策，数据治理系统也必须具备实时监控和响应能力。例如，实时监控数据管道、自动修复故障、实时更新数据血统等，都是人工智能时代数据治理的必备功能。
灵活性与适应性
人工智能时代的数据治理需要灵活应对不同类型的数据和应用场景。例如，生成式人工智能需要处理大量非结构化数据，数据治理工具必须能够支持这些数据的采集、存储、处理和共享。
智能化与自动化
数据治理需要借助人工智能技术实现智能化和自动化。例如，通过机器学习算法自动检测数据异常、自动优化数据存储和处理流程等。这种智能化治理不仅能够提高效率，还能减少人为错误。
传统数据治理阻碍人工智能发展的具体表现
数据质量与可用性问题
传统数据治理模式下，数据质量参差不齐，数据标注不规范、清洗不彻底等问题普遍存在。这直接影响了人工智能模型的训练效果，导致模型预测准确率下降，甚至无法正常工作。
合规性与安全性挑战
传统数据治理在数据隐私和安全保护方面存在不足，难以满足日益严格的法规要求。例如，生成式人工智能处理大量敏感数据，如果没有强有力的安全措施，企业将面临数据泄露和合规失败的风险。
治理效率低下
传统数据治理模式的效率低下，难以满足人工智能时代对数据的快速需求。例如，从数据需求提出到数据可用，平均耗时27天，远跟不上市场变化。这种低效的治理模式严重制约了人工智能技术的快速迭代和应用。
如何突破传统数据治理的瓶颈
构建动态治理系统
企业需要构建动态、实时的数据治理系统，能够实时监控数据管道、自动修复故障，并实时更新数据血统。例如，采用基于机器学习的监控工具，可以自动检测数据异常并及时发出警报。
强化非结构化数据治理
针对非结构化数据，企业需要引入先进的数据治理工具，如自然语言处理（NLP）技术，对文本数据进行结构化处理。同时，建立统一的数据标注和清洗标准，确保数据的高质量和一致性。
推动智能化治理
企业应积极引入人工智能技术，实现数据治理的智能化和自动化。例如，利用机器学习算法自动优化数据存储和处理流程，提高治理效率。此外，企业还可以通过构建数据共享平台，打破“数据孤岛”，促进数据的高效流通和共享。
未来展望
传统数据治理模式在人工智能时代已逐渐显现出诸多不足，企业需要认识到这一点，并积极寻求变革。通过构建动态治理系统、强化非结构化数据治理以及推动智能化治理，企业可以有效提升数据治理能力，为人工智能技术的发展提供坚实的数据基础。
