為何傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理阻礙了人工智能時(shí)代的到來(lái)

隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)作為其核心驅(qū)動(dòng)力的重要性愈發(fā)凸顯。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式在面對(duì)人工智能時(shí)代的需求時(shí)，逐漸顯現(xiàn)出諸多不足，甚至在一定程度上阻礙了人工智能的進(jìn)一步發(fā)展。本文將從多個(gè)角度探討傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理為何會(huì)成為人工智能時(shí)代的絆腳石，并分析其背后的深層次原因。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的局限性

靜態(tài)治理模式難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)需求

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式多為靜態(tài)，側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、標(biāo)記和策略制定，難以實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。在人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)的流動(dòng)性和實(shí)時(shí)性要求極高，機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要不斷從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和優(yōu)化。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)管道出現(xiàn)故障時(shí)，傳統(tǒng)治理系統(tǒng)可能無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中斷，進(jìn)而影響模型的訓(xùn)練和決策。

對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的支持不足

人工智能尤其是生成式人工智能（GenAI）需要處理大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像和視頻等。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理框架（如DAMA-DMBOK和COBIT）主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)，缺乏對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效管理手段。這使得企業(yè)在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注不規(guī)范、數(shù)據(jù)清洗不徹底等，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

治理工具的更新滯后

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理工具的功能迭代緩慢，難以適應(yīng)數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)和復(fù)雜多變的環(huán)境。這些工具多為手動(dòng)或半自動(dòng)化操作，效率低下，無(wú)法滿(mǎn)足人工智能時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)治理的高效率要求。例如，企業(yè)數(shù)據(jù)量年均增速超過(guò)60%，但治理效率仍停留在人工或半自動(dòng)化時(shí)代。

人工智能時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)治理的新要求

實(shí)時(shí)性與動(dòng)態(tài)性

人工智能模型需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化決策，數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)也必須具備實(shí)時(shí)監(jiān)控和響應(yīng)能力。例如，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道、自動(dòng)修復(fù)故障、實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)血統(tǒng)等，都是人工智能時(shí)代數(shù)據(jù)治理的必備功能。

靈活性與適應(yīng)性

人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)治理需要靈活應(yīng)對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景。例如，生成式人工智能需要處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)治理工具必須能夠支持這些數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和共享。

智能化與自動(dòng)化

數(shù)據(jù)治理需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化和自動(dòng)化。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)異常、自動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理流程等。這種智能化治理不僅能夠提高效率，還能減少人為錯(cuò)誤。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理阻礙人工智能發(fā)展的具體表現(xiàn)

數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性問(wèn)題

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式下，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)標(biāo)注不規(guī)范、清洗不徹底等問(wèn)題普遍存在。這直接影響了人工智能模型的訓(xùn)練效果，導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率下降，甚至無(wú)法正常工作。

合規(guī)性與安全性挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理在數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)方面存在不足，難以滿(mǎn)足日益嚴(yán)格的法規(guī)要求。例如，生成式人工智能處理大量敏感數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有強(qiáng)有力的安全措施，企業(yè)將面臨數(shù)據(jù)泄露和合規(guī)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

治理效率低下

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式的效率低下，難以滿(mǎn)足人工智能時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的快速需求。例如，從數(shù)據(jù)需求提出到數(shù)據(jù)可用，平均耗時(shí)27天，遠(yuǎn)跟不上市場(chǎng)變化。這種低效的治理模式嚴(yán)重制約了人工智能技術(shù)的快速迭代和應(yīng)用。

如何突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的瓶頸

構(gòu)建動(dòng)態(tài)治理系統(tǒng)

企業(yè)需要構(gòu)建動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道、自動(dòng)修復(fù)故障，并實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)血統(tǒng)。例如，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控工具，可以自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)異常并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

強(qiáng)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理

針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)需要引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)治理工具，如自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。同時(shí)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)注和清洗標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和一致性。

推動(dòng)智能化治理

企業(yè)應(yīng)積極引入人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的智能化和自動(dòng)化。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理流程，提高治理效率。此外，企業(yè)還可以通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，打破“數(shù)據(jù)孤島”，促進(jìn)數(shù)據(jù)的高效流通和共享。

未來(lái)展望

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式在人工智能時(shí)代已逐漸顯現(xiàn)出諸多不足，企業(yè)需要認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，并積極尋求變革。通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)治理系統(tǒng)、強(qiáng)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理以及推動(dòng)智能化治理，企業(yè)可以有效提升數(shù)據(jù)治理能力，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。