据IDC预测，到2026年全球人工智能(AI)服务支出将以21.9%的复合年增长率增至646亿美元。作为企业数字化业务的核心引擎，AI时代下数据已成为基本生产要素，“如何做好数据治理”成为企业数字化转型的新难点。
本文基于《赢在AI时代——CIO如何做好数据治理》中“人工智能时代下的数据治理”章节，分析中国数据治理现状及AI时代的应用场景，并提出CIO践行数据治理的8大策略。
数据治理需关注的4个智能应用场景
AI时代的数据治理在定义范畴、治理范围、侧重点及应用安全等方面面临新课题。数字决策者可通过以下四大核心应用场景，探究AI对数据治理工作的重塑：
- 知识管理应用：指对企业知识资产进行系统化管理的过程。AI赋能涵盖知识发现、智能检索、精准推荐及辅助决策等环节。
- 营销应用程序：指服务于营销目的的软件工具。AI支持功能包括个性化推荐、营销数据预测、深度分析及AI生成宣传物料等。
- 会话应用程序：指实现人机语音交互的软件程序。AI技术支持自然语言处理、语音识别、客户智能推荐及自动问答等场景。
- 代码生成应用：指辅助代码生成、提升开发效率及软件测试的工具。AI能力涉及代码机器学习、自然语言转代码、生成优化及自动化修复调试等。
AI时代数据治理的挑战与应对
挑战：AI技术给数据治理带来多维变革，包括隐私安全风险加剧、元数据结构改变、数据生命周期重新定义以及数据标准规范的修订需求。
策略：企业CIO需审慎权衡公有AI在企业内部的使用边界，并统筹规划私有AI的内部测试与建设路径，以确保数据安全与合规。
来源：IDC咨询