近日，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布最新报告《AI时代下数据治理演进趋势及厂商推荐》，指出：“数据是实现GenAI成果的关键要素之一。”没有坚实、可信、可用的数据基础，再先进的AI模型也如同无源之水、无本之木。因此，在AI时代，传统的数据治理正经历一场深刻的演进，从被动的“合规性管理”转向主动的“智能供给服务”。
值得注意的是，在众多数据治理厂商中，亿信华辰凭借其前瞻性的“Data+AI”战略和成熟的产品体系，成为IDC推荐的数据治理代表性企业。
AI如何重塑数据治理
过去，数据治理更多关注结构化数据的准确性、一致性和安全性，服务于报表分析和传统决策。而GenAI的兴起，带来了全新的挑战与机遇，数据治理正处于加速演进阶段
1.数据民主化加速
GenAI让非技术用户也能通过自然语言与数据交互。IDC调研显示，83%的组织认为“利用企业自有业务数据的GenAI模型将带来显著优势”。这意味着数据需要更开放、更易用，业务人员应能自助获取和使用数据，而不再完全依赖IT部门。
2.多模态数据成为主流
AI模型不仅处理表格数据，还需理解文本、图像、音频、视频、时序数据等非结构化信息。然而，IDC指出，当前企业实际利用的非结构化数据仅占极小部分。如何统一管理这些碎片化数据，成为新课题。
3.数据动态性与实时性要求提升
AI模型的训练与推理依赖持续流动的数据流。传统的静态数据管理已无法满足需求，企业需要构建动态数据管道，实现数据的实时采集、清洗、标注与供给。
4.数据治理与AI治理走向统一
IDC强调：“AI模型治理与数据治理并无不同。”模型的可信、安全、合规，本质上依赖于其训练数据的质量、来源和权限。因此，数据治理必须与AI战略对齐，形成“数据—模型—应用”的闭环治理体系。
面向AI的数据治理新范式
尽管市场需求旺盛，但IDC指出，面向AI的数据治理仍未处于“就绪”状态，企业普遍面临以下障碍：
- 被动应对AI项目：缺乏顶层设计，数据治理滞后于AI创新。
- 复杂且碎片化：跨部门协作困难，标准不一，流程割裂。
- 专业人才短缺：既懂数据又懂AI的复合型人才稀缺。
- 文化尚未成熟：仅有32%的企业能确保GenAI使用的数据始终高质量，37%能严格监控敏感数据。
AI+数据治理平台架构设计
在众多数据治理厂商中，亿信华辰凭借其前瞻性的“Data+AI”战略和成熟的产品体系，成为IDC推荐的代表性企业。亿信华辰睿治智能数据治理平台提供元数据管理、数据质量管控、主数据管理等全流程治理能力，帮助企业构建标准化、可管控的数据底座，为AI模型训练提供干净的数据燃料。其产品体系全面覆盖AI时代的数据治理需求：
智能元数据能主动理解与补充元数据、进行智能血缘分析，如通过大模型推理补充客户基本信息表的注释和负责人，还能处理元数据修改、更新日志等。
智能ETL实现对话式数据集成与开发，依据算力资源自动化编排任务，自动拖拉组件和连线，通过一键唤醒助手和内置智能化场景提升数据开发效率。
智能数据标准可进行标准智能推荐与映射。
智能建模能用自然语言设计与管理数据，涵盖数据架构各模型及审批、落地环节，还具备语义化建模、智能稽查和溯源功能。
运用NLP、特征识别和机器学习等大模型技术，对数据质量进行事前预检、事中质检和事后修复。
亿信华辰的解决方案已在金融监管报送、医疗智慧运营、制造主数据治理等场景成功落地，帮助客户构建“数据—治理—分析—AI应用”的闭环体系。
AI时代的数据治理，已不再是IT部门的后台工作，而是企业智能化转型的中枢神经。它要求企业从战略高度重新审视数据的价值，构建以AI为导向、以用户为中心、以自动化为手段的新型治理体系。
正如IDC所言，数据治理的未来在于“以Agent来服务Agent”——让智能系统管理数据，再让数据赋能更强大的智能。选择像亿信华辰这样具备“Data+AI”深度融合能力的合作伙伴，将帮助企业抢占AI时代的先机，真正释放数据的无限潜能。
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