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AI 时代数据治理白皮书

求数科技

2025-12-12

导读：在人工智能（AI）重构产业价值链、重塑社会运行逻辑的变革浪潮中，数据已从基础资源跃升为驱动智能决策、赋能业务

在人工智能（AI）重构产业价值链、重塑社会运行逻辑的变革浪潮中，数据已从基础资源跃升为驱动智能决策、赋能业务创新、加速组织进化的核心生产要素。AI系统在深度学习与决策过程中展现的惊人能力，本质上是对高质量数据价值的深度挖掘与释放。然而我们观察到，当前AI应用的效能瓶颈往往不在于算法迭代或算力堆砌，而在于数据治理体系的滞后性——缺乏语义理解的数据资产、割裂的知识体系以及静态的治理框架，正成为制约AI价值释放的关键障碍。

数据是AI的“燃料”，治理是“炼油厂”。AI模型的本质是通过对数据的学习来提取规律、做出预测。如果输入的是“脏数据”“碎片化数据”或“语义模糊的数据”，输出的结果将不可避免地出现偏差甚至错误。正如“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out），数据质量直接决定了AI决策的质量。2025AI时代数据治理白皮书大模型在推理时，需要给出合适（不多也不少）的上下文/场景信息，才可让大模型更好萃取出数据的价值。

本白皮书基于阿里巴巴Dataphin团队在AI全生命周期数据治理领域的实践和洞察，系统阐释AI时代数据治理的战略价值升维：从“成本管控”到“价值创造”，从“被动响应”到“主动赋能”。提出以“高价值数据+核心数据知识/动态语义知识图谱”为双支柱的新型治理体系，强调建立面向 AI 的语义知识库，并探索“AI反向驱动数据治理”的智能新范式，形成数据治理与智能应用的协同演进机制。本书将结合产品能力介绍与实战方法论，为企业在AI时代构建可持续的数据治理能力提供战略蓝图与实践指南。期待通过这场数据治理范式的革新，助力组织在智能升级浪潮中释放数据要素的无限潜能，构筑面向未来的核心竞争力。

构建企业专有的知识体系是实现数据可理解性的基础，这一体系通过统一的术语库、业务规则库、指标体系等关键信息，为数据赋予标准化“语言”。将企业在长期运营中积累的业务规则、行业know-how、操作规范等隐性知识，通过结构化梳理、流程化拆解进行显性化建模。这一过程不仅能避免知识因人员流动而流失，更能让这些“只可意会”的经验转化为可复用、可传播的数据解读依据。建立多维知识分类体系，从产品、流程、客户等多维度建立知识分类框架。例如在产品维度细分到产品类型、功能模块等层级，在流程维度涵盖采购、生产、销售、售后等全链条环节，在客户维度区分客户群体、消费偏好等特征。采用本体建模构建概念模型关系，明确不同概念间的层级逻辑。

解析数据间的语义关联是挖掘数据深层价值的关键钥匙。在企业海量的数据资产中，看似孤立的信息背后往往隐藏着紧密的业务逻辑与潜在规律，而语义关联可以将这些信息组成完整的关系网络，从而揭示孤立信息背后的隐性逻辑。搭建数据资产实体关系网络，揭示其内在逻辑关系。例如，将企业中的客户、产品、订单等核心实体作为节点，以交易记录、浏览记录等行为作为业务活动，建立实体间的联系。制定标准化语义数据描述框架，规范关联定义。明确数据的属性、关系和约束，确保不同系统、不同部门对数据关联的理解保持一致，避免因定义模糊、口径不一导致分析偏差。部署智能关联语义发现引擎，主动挖掘隐性关联。基于规则+AI模型，让引擎既能依据预设的业务规则发现显性关联，又能通过机器学习算法从海量数据中自主学习，挖掘出人工难以察觉的隐性关联。