與其他因素相比，可訪問數據的過量推動了當前AI采用和GenAI能力的激增。收集、清洗、企業和保護這些數據以供AI和機器學習使用已成為一項獨立的項目——在這個治理工作中，AI工具本身也扮演著重要角色。結果是，數據治理得到極大改善，惠及整個企業。

數據庫仍然是數據的基礎存儲庫，但AI驅動的數據治理工具的生態系統遍布各地，包括來自初創公司的產品，這些初創公司可能缺乏持久力或深厚的數據庫專業知識。隨著時間的推移，越來越多的治理能力可能會與數據庫軟件產品和云數據庫服務集成。

使用AI自動化數據治理會立即帶來回報。企業數據治理越好，其MLOps(機器學習運營)人員就越能利用這些數據構建AI驅動的應用程序。更廣泛地說，向數據治理中添加AI對任何企業的數據分析、合規性和數據質量工作都有積極影響。

以下是AI如何使治理流程現代化，以及AI增強工具如何確保AI/ML應用程序和一般數據處理成功的方式。

數據目錄

你知道你的數據在哪里嗎?為了讓治理工作有效，企業需要對所有相關數據存儲進行全面的清查，并了解其內容。由于云數據存儲的無序激增，再加上用于識別運營趨勢和異常的半結構化日志，識別、訪問和分類企業數據的任務變得越來越艱巨。數據目錄軟件將所有這些存儲庫映射出來。

AI可以幫助企業數據目錄的每個階段，從自動發現企業相關的每個數據存儲開始。目錄工具的范圍各不相同，但有些工具使用AI來企業訪問控制策略和/或在企業的數據結構中啟用自然語言搜索。AI驅動的數據目錄大大減少了與分類數據資產相關的手工勞動，并揭示了數據譜系，顯示數據的來源及其變化。

元數據管理

有效的元數據管理，即管理描述公司數據的信息，是成功治理的基礎。AI目錄工具可以識別元數據，以正確分類數據資產，但元數據管理對健康的數據資產也至關重要。因此，從數據集成軟件到數據可觀察性平臺的一系列產品現在都提供元數據管理功能。

AI注入的元數據管理工具緩解了手動數據分類的乏味工作，并幫助調和元數據描述中的差異。過去，企業一直認為元數據是相對靜態的，但如今，AI工具可以持續監控和收集關于數據存儲、使用和流動的動態元數據。除了其他好處外，深層次的元數據可用于AI推薦最佳存儲平臺，甚至建議潛在的數據集成管道。

數據質量

AI對數據治理的最大影響體現在數據質量上，數據質量有六個維度：準確性、完整性、一致性、唯一性、及時性和有效性。顯然，缺乏這些質量的數據會對操作造成災難性后果。更不用說，數據科學家和分析師通常在使用數據之前就深陷清洗數據的困境。

AI/ML 工具可以自動推斷缺失值、規范化數據格式、標記數據異常等功能。盡管人類仍然需要做出判斷(例如兩個名字相同的客戶是同一個人還是不同人)，但總體上節省的時間可以是巨大的。隨著 AI 工具從大量數據中學習模式，它們的推薦、關聯和校正能力將不斷提升，這些基線可以用于實時監控數據質量。

數據建模

構建數據庫或整個數據架構從收集和分析數據需求開始，并開發適應這些需求的邏輯和物理模型。幾種產品提供使用 AI 讓數據架構師和工程師輕松生成數據模型的可視化表示。

如今，在許多企業中，數據建模正在被顛覆，以服務于 AI/ML 應用。許多 AI 數據工具提供自動特征工程，從數據集中提取關鍵數據特征，為 AI 訓練做準備。結合 AutoML(自動化機器學習)，這種活動反過來支持不同類型的模型選擇：選擇合適的 ML 模型來驅動應用程序或支持預測分析。如果數據不足以適當訓練模型，AI 驅動的數據模擬工具可以從現有數據存儲中提取數據并生成類似真實數據的合成數據。

數據政策和生命周期管理

每個企業都需要圍繞數據處理建立政策，這些政策由聯邦、州、行業和國際法規以及內部業務規則指導。在大型企業中，數據治理委員會制定這些政策，并在一個活文件中指定如何遵循這些政策，該文件隨著法規和程序的變化而演變。GenAI 的自然語言能力可以生成該文檔的初稿，并使隨后的更改更容易處理。

通過分析數據使用模式、法規要求和內部工作流程，AI 可以幫助企業定義和執行數據保留政策，并自動識別已達到使用壽命的數據。AI 甚至可以啟動歸檔或刪除過程。除了減少風險和確保合規性，自動數據歸檔還可以釋放存儲空間并降低存儲成本。

數據可用性

AI 驅動的災難恢復系統可以通過預測潛在的故障場景并建立預防措施來幫助企業制定可靠的恢復策略，以最大限度地減少停機時間和數據丟失。注入 AI 的備份系統可以確保備份的完整性，并在災難發生時自動啟動恢復程序，以恢復丟失或損壞的數據。

注入 AI 的存儲管理系統可以復制和分發數據到多個存儲位置，以確保高可用性和低延遲。同時，AI 驅動的預測分析可以從傳感器、設備日志和歷史維護記錄中攝取數據，以預測潛在的故障或停機。預測性維護是防止數據可用性喪失的最佳措施。

仍然需要人類

AI 對數據治理有許多易于實現的任務。許多與治理相關的任務，從數據發現到數據清理再到政策管理，都充滿了 AI 可以輕松處理的重復手動任務——并且完成的準確性比人類更高，這是一個巨大的勝利，尤其是在 MLOps 尋求清晰、企業良好的數據存儲以構建和訓練 AI 應用程序時。

但請記住，AI 并不具備任何有意義的智能。即使是解決輕微的數據差異，也可能需要廣泛經驗所帶來的背景知識，這是只有人類才能獲得和理解的。沒有人會把創建企業數據架構的任務交給機器。是的，AI 已經從數據治理中消除了大量手動勞動，但它不會替你思考。