对大数据进行有效治理，解决好分布式数据存储问题，是企业能否成为数据驱动型企业的关键能力。即便人类已迈进智能时代的大门，数据治理依然是重中之重。
换个角度来看，以生成式AI为代表的人工智能时代的到来，不只是技术本身升级的结果，而是各种可访问数据在背后推动，使得人工智能有了可落地的场景。
当前，通过人工智能技术或者工具，特别是采用自然语言处理和机器学习算法，对企业数据进行预处理和分析已成为主流的技术趋势。其中包括数据的收集、清洗、转换、集成等步骤，人工智能在确保数据的质量、完整性和准确性方面，带来了巨大的推进作用。
以数据库应用为例，作为数据底层最基础的应用，数据库正在发生重要变化，嵌入人工智能能力的数据管理已无处不在，使得一些技术实力比较弱的初创公司也迎来新的发展机遇。如今，越来越多的数据管理功能已经开始与数据库软件或者云数据库服务进行集成，而基于人工智能技术，可以在数据管理的自动化方面，有立竿见影的效果。
用一句话总结，企业数据治理做得越好，在MLOps机器学习开发和部署方面的能力就越强，在人工智能方面的探索也比较前沿。更准确的理解是，人工智能正在对企业数据治理的各个关键环节产生积极影响，包括企业的数据分析、数据合规以及数据质量等。
以下为人工智能与数据治理相互融合的典型业务场景：
1、让数据编目更自动化，人工智能大大降低了数据治理成本
数据编目是大数据治理的一个重要能力，主要目的是帮助数据分析师、数据科学家等人员更容易地找到和理解相关数据集，建立更强大的数据洞察力。此外，数据编目还涉及到对数据的清洗、整理和质量维护，确保数据的准确性和可用性。
当数据变得越来越重要，企业要想获得数据价值，首先会想到把数据存起来，这些数据会有一个完整的清单，包括数据的概要、分类、生成方式和访问方式等。当数据量越来越大，数据治理变得越来越复杂，即便采用业内最优秀的数据存储方案，也无法完全有效掌控数据。外加异构数据源的出现，包括要对日志、邮件、XML等半结构化数据进行管理，我们不得不采用更有效的手段去解决当前难题，而数据编目可谓是顺势而生，让数据管理更简单、轻松。
在人工智能技术的加持下，数据编目软件可以更好地解决自动发现与数据存储问题。尽管，编目工具的范围各不相同，但人工智能可以帮助企业在数据管理过程中以自然语言的方式进行搜索。同时，基于人工智能的编目大大减少了与数据资产分类相关的手工操作，能更好地以数据图谱的形式显示数据源，展示不断变化的数据。
2、打造动态的元数据管理能力
众所周知，有效的元数据管理是大数据治理能否成功的基础能力。
虽然，嵌入了人工智能技术的编目工具已经足够自动化，可以快速识别数据，并进行数据资产分类，但元数据管理依然是数据资产管理的重要能力。所以，我们可以看到，大量数据集成类软件，包括一些数据可观测性平台，都会提供元数据管理功能。
当然，这里提到的元数据管理，并不是传统意义上的元数据管理，而是嵌入了人工智能技术的元数据管理。基于新一代元数据管理工具，开发者可以极大地减轻手工操作的繁琐，并且让元数据管理更具差异化优势。
过去，元数据是相对静态的、被动的元数据。但在人工智能工具的助力下，元数据管理可以变得更加主动，基于持续监控、持续收集和存储多样化数据的能力，企业可以建立一个流动的数据管道，并从中获取价值。
3、有效提升数据质量
人工智能对数据治理产生的最大影响是数据质量，具体来说可体现在六个维度，包括:准确性、完整性、一致性、唯一性、及时性和有效性。
可以说，缺乏上述任何一个要素，对于数据管理者来说，都会出现灾难性事件。而对于数据科学家和专业分析师来说，严格把控数据质量，更是重中之重。而有了AI/ML工具的助力，我们可以自动推断数据缺失值，通过更规范化的数据格式进行数据处理，包括需要用正确的方法去标记数据异常。
比如：遇到两个名字相同的客户，系统需要像人类一样做出判断，到底是同一个人，还是不同人，这样的过程很浪费时间。随着人工智能技术的发展，系统可以从大量数据中进行学习，使得系统的建议、相关性和纠错能力稳步提升，并且可以做到实时监控数据质量。
4、让数据建模更加可视化
构建一个数据库，或完成一个数据体系架构，首先要收集和分析数据需求，并开发满足这些需求的逻辑和物理模型。一些使用人工智能产品的数据架构师和工程师，可以轻松地生成数据模型，并更加可视化的方式表达数据的关联关系。
当前，众多企业中的数据建模正逐步转型，变成以服务AI/ML应用程序为核心。许多AI数据工具提供了自动化特征工程功能，其中的关键数据特征源自为AI训练准备的数据集。结合AutoML（自动机器学习），这一转型进一步支持了多样化的模型选择：即挑选恰当的ML模型以支撑应用程序或推动预测分析。若数据量不足以有效训练模型，人工智能驱动的数据模拟工具能够挖掘现有数据存储，并生成与真实数据极为相似的合成数据。
5、围绕数据的全面生命周期管理建立更全面的数据策略
有过数据治理经历的人都知道，数据治理不仅关注数据本身的相关问题，还要从整体的数据策略角度，进行全面规划。
具体而言，企业需要依据联邦、州级、行业及国际法律框架，结合内部业务规范，精心构建数据处理策略体系。在规模庞大的企业中，这一重任往往由数据治理委员会承担，他们不仅负责制定策略，还确保这些策略能够灵活融入动态变化的法规与程序之中，通过维护活文档来实现实时更新。借助基于生成式AI的强大自然语言处理能力，可以自动草拟文档初稿，极大地减轻后续修订工作的负担，使得策略调整与文档更新变得更为高效与便捷。
在整个数据分析链路中，通过使用标准的满足监管需要的流程去分析数据，可以让数据分析更准确。人工智能技术可以帮助企业定义和执行数据保留策略，并自动识别已达到其使用寿命的数据。人工智能甚至可以自动启动存档或删除过程。除了降低风险和确保合规性外，自动化数据归档还有助于释放存储空间并降低存储成本。
6、极大地提升了数据可用性
在数据治理过程中，领先企业已经基于人工智能技术构建了灾难恢复系统。使用人工智能技术的好处在于，凭借其卓越的预测能力，能够前瞻性地识别潜在故障场景，并据此构建预防性措施，助力企业打造量身定制的高效恢复策略，从而将停机时间与数据损失风险降至最低。
同时，在我们熟知的数据备份系统中，也在深度融合AI技术，自动验证备份完整性，并在灾难突发之际，即时启动恢复流程，迅速恢复受损或遗失的数据，保障业务连续性。
此外，融合了人工智能技术的存储管理系统，也在为现代化的数据管理带来了极大的推动作用，比如：实现了数据的智能复制与分布式存储，跨越多个位置，不仅增强了数据的高可用性，还显著降低了访问延迟。另外，在系统内置的预测分析模块中，通过深度挖掘传感器数据、设备日志及历史维护记录，可以精准预测潜在故障与停机风险，为预防性维护提供坚实的数据支撑。包括在事前预防胜于事后诊断策略部署中，人工智能让运营维护策略变得更具前瞻性，能从根本上预防数据可用性，减少中断风险，确保企业运营的平稳与高效。
基于人工智能技术构建的灾难恢复系统，可以通过预测潜在的故障场景和建立预防措施来帮助组织制定合理的恢复策略，以最大限度地减少停机时间和数据丢失。同时，融入人工智能技术的备份系统可以确保备份的完整性，并且在灾难发生时，自动启动恢复程序以便恢复丢失或损坏的数据。
另外，融入人工智能技术的存储管理系统，可以在多个存储位置复制和分发数据，以确保高可用性和低延迟。同时，在人工智能的驱动下，预测分析可以从传感器、设备日志和历史维护记录中获取数据，以预测潜在的故障或停机时间，做到从源头开始防止数据可用性丢失。
小结：
人工智能已无处不在，许多与数据治理相关的工作，似乎都可以交给人工智能去完成。但我们需要明确一点，人工智能技术并不能替代一切，很多更细粒度的工作，需要基于广泛的实践经验和业务熟悉程度去完成，而这样的能力只有人类才具备。比如：没有人把构建企业架构这样的工作，交给一台机器去完成。所以，不管人工智能技术多么先进，最终的目标是服务于人类，帮助数据治理人员减轻大量手动、重复性工作的压力。
