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雷达卡
数据治理的相关性还有很多要做，而不仅仅是管理组织存储库中的庞然大物数据。在组织级别的实践中，数据治理侧重于提高数据资产的可访问性，完整性，质量，尤其是其可靠性。曾经，当AI和ML用于各种业务活动时（最重要的是用于数据驱动的决策），与这些复杂算法的功能相比，影响数据质量的是数据质量。
记住“垃圾填满”这句话–同样，输入数据的质量和完整性会影响诸如AI，ML，数据分析等前沿技术的输出，进而会影响业务价值。 。因此，企业有必要确保组织数据的质量和完整性在当今数据驱动的世界中不断前进。
为什么数据治理对于您的AI成功至关重要？
开发数据治理流程的首要原因是解决组织中与生俱来的与数据相关的冲突。例如，可以在客户服务系统，销售和物流中以不同的方式列出客户的姓名。这可能会影响数据的一致性和完整性，从而导致数据质量较差。除了造成数据完整性问题之外，这还可能使数据集成工作复杂化。由于数据是诸如商业智能之类的技术驱动流程的推动力，因此必须清洁和标准化数据以提高结果的准确性。
包含数据治理计划的公司对数据准确性（ObservePoint）的信心提高了31％。以下是使数据治理对于AI成功至关重要的原因：
保持数据质量：根据Kiss度量标准，由于数据质量差，企业将损失近20％的收入。数据治理计划的重点是建立职责明确的标准和政策，以有效地管理组织数据，并趋向于其质量，可用性和完整性方面。
改善数据安全性：数据治理由规则和预定义的措施组成，这些规则和措施规定了谁可以访问特定数据。它还会记录谁访问了数据以及何时访问数据。这有助于提高安全性并保护数据免遭未经授权的使用。
防止数据丢失：数据治理流程旨在在数据收集实践与隐私授权之间取得平衡，以帮助公司遵守GDPR之类的合规政策。这将有助于减少数据丢失和数据错误。而且，可以避免潜在的滥用敏感信息的可能性，例如客户PII（个人身份信息）。
数据沿袭和完整性：数据治理的主要目标之一是打破数据孤岛，以确保准确的分析并增加对所需数据的访问。数据治理流程着重于改善和维护数据的完整性，唯一性和及时性，这将帮助用户跟踪数据源并了解其数据的完整性。
包起来
根据一项研究，有85％的商业领袖认为AI对于当今世界（中等）的建立和维持竞争力至关重要。数据是组织的宝贵资产，也是AI和ML等先进技术的燃料，因此需要以不影响其质量，完整性和可信赖性的方式对其进行管理。数据治理发誓要支持高质量数据的AI转换。
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