人工智能在数据治理中的应用

伴随着大数据、云计算以及算法的发展，人工智能的浪潮从几年前一直延续至今，并且广泛应用于多个行业和领域，成为下一次科技革命的一种领军技术。

很多企业启动数据治理，是为了提升企业智能化，实现更多人工智能技术的引入应用。而这几年，数据治理本身，也开始应用到人工智能的技术来提升数据治理的能力。

（一） 人工智能提升数据治理过程对数据的采集和处理能力

数据治理过程中的数据采集和数据处理，是一个十分庞大的工程，利用人工智能技术，在数据采集上，尤其是非结构化数据的采集能力上获得极大加强。

同时，借助人工智能的算法以及自学习能力，不断优化、修正采集和数据处理能力，把繁重的数据采集和数据处理工作交由人工智能技术来高度介入，可以有效改变现阶段各企业数据治理前期的工作方式，用人工智能技术代替人海战术来进行数据收集和处理。

（二） 人工智能提升数据治理过程数据处理的准确性

数据治理很重要的一个内容是提升数据的质量，借助人工智能技术，提升对数据处理过程，尤其是元数据的校验和处理能力，并通过相应匹配的算法和外部信息抽取来进行缺失内容的匹配补充，通过人工智能技术的应用，数据质量规则的判断和信息补充工作对专家的依赖程度大幅降低。

（三） 人工智能提升数据治理的数据安全保障

数据安全是指让信息或信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、销毁的过程或状态。人工智能促进安全保障体系完善。依托人工智能引擎，利用机器学习、知识图谱、认知计算等技术，实现对业务数据的获取、清洗、语义分析和数据挖掘，全程无需人工参与，将快速促进数据安全保障体系完善。

人工智能推进数据分类分级。应用机器学习、自然语言处理和文本聚类分类技术，能对数据进行基于内容的实时精准分类分级，而数据的分类分级是数据安全治理的核心环节。例如，利用数据分类引擎在邮件内容过滤、保密文件管理、情报分析、反欺诈、数据防泄露等领域明显提升了安全性。

总结

数据治理的输出是人工智能的输入，而人工智能技术也可以更好确保数据治理的开展，相辅相成。一方面，数据治理为人工智能奠定基础。通过数据治理，企业可以提升数据质量、增强数据合规性，从而为人工智能的应用提供高质量的合规数据。

另一方面，人工智能对数据治理存在诸多优化作用。通过人工智能技术，数据治理工作中的数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理等方面智能化水平得到提升。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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