数据治理是人工智能创新数据价值的引擎|数据治理 3.0

没有治理的人工智能？一场等待发生的灾难。我们经常听说数据治理和人工智能是矛盾的，一个注重控制，另一个注重速度和创新。但如果我告诉你数据治理实际上

是一个人工智能加速器呢？

良好的治理 = 更好的人工智能 没有坏数据导致糟糕的模型。没有不受控制的偏见损害声誉。没有监管噩梦阻碍项目。

我们不应该将治理视为行政约束，而应该将其视为让我们全速推动人工智能创新的安全带。有了明确的数据所有权、透明度和主动风险管理，人工智能团队的发展速

度会更快，而不是更慢。

大多数人听到“数据治理”时，往往会联想到制度流程和严格控制，这些都会阻碍创造力。它让人联想到一个充斥着无休止的合规任务、繁琐的审批和不必要的繁文缛

节的场景。但如果治理实际上可以帮助加速 AI 项目，而不是阻碍它们。其实，智能治理框架是可以成为推动 AI 创新的强大引擎。

传统上，数据治理需要手动数据分类、监控和合规检查，这些过程耗时且容易出错。使用人工智能进行数据治理意味着利用机器学习算法、自然语言处理和预测分

析，使治理决策减少出错的可能性。人工智能可以自动化和监控任务，修正不准确之处，并简化数据资产文档的管理。

数据治理 3.0 代表了组织管理和治理数据方式的范式转变。它不是要取代传统的治理方法，而是要增强它们。治理 3.0 利用现有治理平台提供的大量 API 和 SDK 来

扩展其基本功能。结合大型语言模型和人工智能的强大功能，这种方法使组织能够自动执行任务、集成系统并提高效率。治理 3.0 的优点在于它能够增强现有系统、

确保法规遵从性、提高数据质量并促进高效的数据管理，而无需进行颠覆性建设。

人工智能数据治理框架提供了一种结构化的方法，以应对人工智能相关的考量，并确保人工智能系统的透明性、问责性和可解释性。该框架帮助员工和利益相关者中

建立对人工智能技术的信任和信心，最终增强组织的有效性和创新能力。

数据和人工智能融合出发了道德挑战。组织必须将道德考虑纳入数据治理框架中，这包括遵守外部法规、预测潜在问题并积极解决法律要求。

数据伦理不仅仅意味着遵守法律。它还包括对公平、问责、透明度和隐私的承诺。企业必须为数据收集、使用和算法决策制定明确的道德准则。

随着人工智能技术变得越来越普遍，协作可以培育一种道德的人工智能文化。通过采取积极主动的措施，组织可以与客户、员工和公众建立信任，并推动负责任的创

新。

在数据治理 3.0 中，治理和创新不是对手，而是队友。

1.治理不是障碍，而是安全网

人们普遍误以为治理会拖慢 AI 工作。人们很容易认为，虽然 AI 团队依靠实验和速度迅猛发展，但治理完全是控制和限制。然而，现实却大不相同。如果没有治理，

AI 项目可能会在不可预见的问题的重压下崩溃。原因如下：

1)错误的数据 = 错误模型如果数据不完整或混乱，就会导致 AI 模型不准确和结果不可靠。

2)不受控制的偏见 = 声誉风险如果不加以监控，人工智能系统可能会强化偏见，从而导致破坏性后果。

3)忽视法规 = 高额罚款遵守法规不是可选的；不遵守法规可能会导致项目停止并导致巨额罚款。

实施良好的治理框架可确保 AI 系统建立在坚实的基础上。它提供了护栏，让团队可以安心地进行创新，同时避免代价高昂的错误。

2.治理是安全带，而不是减速带

想象一下你在开车。治理不是交通堵塞，而是在你快速前进时保护你的安全带。它提供必要的保护，让你敢于冒险和创新，而不会阻碍你的进步。

以下是治理如何支持和增强 AI 项目：

明确数据所有权：指派专人监督每个数据集的质量、隐私和生命周期。明确的职责可确保一切顺利进行。

数据目录和谱系：使 AI 团队能够快速找到相关数据。记录数据来源和转换可确保可靠性并最大限度地减少错误。

通过透明度建立信任：当团队和利益相关者了解人工智能模型的工作原理时，信任和采用自然而然就会随之而来。

透明度不仅仅是共享数据集，还包括解释模型如何做出决策、模型的局限性以及为确保公平而采取的保障措施。建立这种信任对于促进合作和鼓励有计划的风险以实

现突破至关重要。

3.建立促进创新的治理框架

要使治理成为创新的推动力，需要采取战略性措施。以下是创建支持 AI 发展的治理框架的可行建议：

1)将数据视为产品

将数据视为产品——具有明确的所有者、质量标准和定期更新。这可确保数据始终可供 AI 团队使用。

快速提示：灵活性是关键。随着 AI 项目的发展，治理实践也应如此。调整规则以满足不断变化的需求。

持续改进至关重要。与产品生命周期一样，治理也不是一次性活动。定期更新可确保 AI 团队能够访问根据其不断变化的需求量身定制的高质量数据。

2)将治理融入人工智能工作流程

不要将治理视为事后考虑。将其纳入 AI 开发生命周期的每个阶段，从数据采购到模型部署。

快速提示：自动执行重复性任务，如数据质量检查和合规性验证。自动化可最大限度地减少人工工作量并减少瓶颈。

尽早实施治理可避免代价高昂的返工。例如，提前识别和解决合规性差距可节省时间并确保项目执行更顺利。自动化工具在提高这些流程的效率方面发挥着至关重要

的作用。

3)促进跨职能合作

治理并不是组织中一个人的工作。数据科学家、工程师和治理官员必须共同合作，制定平衡风险管理与创新的政策。

快速提示：组织协作研讨会，使治理目标与创新目标保持一致。

打破孤岛可确保治理政策既实用又符合现实需求。当治理成为一项共同责任时，它使团队能够创新而不必担心跨越界限。

3)优先考虑符合道德的人工智能

治理不仅仅关乎规则，还关乎做正确的事情。专注于通过解决偏见、公平和透明度来创建合乎道德的人工智能。

快速提示：建立道德委员会来审查人工智能项目并提供可操作的指导方针。

随着人工智能系统影响医疗保健、招聘和金融等领域的关键决策，道德问题日益突出。积极解决这些问题可以建立信任并降低声誉风险。道德委员会可确保人工智能

计划符合组织的核心价值观。

4)跟踪治理的影响

如何判断治理框架是否有效？衡量结果包括缩短上市时间、提高模型准确性以及最小化合规风险。

快速提示：使用仪表板向利益相关者展示治理结果，以切实的方式展示其价值。

量化治理效益有助于消除治理是障碍的观念。突出更快的项目进度或更少的监管挑战的指标证明了其作为创新推动者的作用。

4.重构治理范式

现在是时候重新定义我们谈论数据治理的方式了。不要将其视为负担，而应将其视为 AI 创新不可或缺的工具。数据治理 3.0 将涉及：

增强团队能力：在正确的时间为 AI 团队提供正确的数据。

降低风险：在数据质量、偏见和合规性问题恶化之前解决它们。

推动创新：实现更快、更高效的人工智能项目实验和扩展。

当治理无缝集成到工作流程中并被视为一种协作努力时，它就会释放人工智能的真正潜力。它不是一个障碍——而是连接创新与可持续性和责任的桥梁。

归根结底，数据治理和 AI 治理不仅仅是管理风险，更是创造机遇。它让团队充满信心地突破界限并探索新领域，因为他们知道他们有强大的支持框架作为后盾。有

了治理作为盟友， AI 项目不仅会取得快速进展，还会健康可持续的发展。

5.小结

数据治理3.0强调如何将数据治理与现代商业目标紧密结合。从传统的政策执行转变为动态的业务组件，数据治理在数字化转型中发挥关键作用。此外，人工智能技

术为数据治理提供了新的机会，使数据管理员和领域专家能够更有效地实施和管理数据治理策略。

关键点

数据治理3.0旨在将数据治理与企业的核心业务目标相一致，提高其战略价值。

强调数据治理不再仅仅是政策执行，而是企业运营的增值部分。

采用创新的技术方法来推动数据治理，使其成为业务成功的重要驱动力。

人工智能在数据治理中发挥着日益重要的作用，促进数据管理的效率及准确性。

数据治理应当获得业务合作伙伴的积极支持和参与，以实现长远的成功。

数据治理策略的实施应结合业务需求和市场变化，确保灵活性和适应性。

了解并应用数据治理的最佳实践能够帮助企业增强数据质量和决策能力。

文章来自于微信公众号“数据驱动智能”，作者 ：晓晓