AI能取代人做好数据治理项目吗

引言：笔者的上一篇文章：为什么多数大数据治理项目都是失败的？Gartner调查显示失败率超过90% 发表后，有网友提出：“看来得靠人工智能来治理大数据了，说不定能提高成功率。” AI是否能完全取代人做数据治理，这是一个复杂的问题，涉及到多个方面的考量。今天笔者结合自己的认知来谈谈AI能取代人做好数据治理项目的可行性及对未来的展望。

一、AI在数据治理中能做的事情：

1、提升数据质量：通过机器学习算法和自然语言处理技术，AI能够自动化地处理数据收集、清洗、转换和集成等步骤，显著提高数据处理的效率和准确性。这有助于消除数据中的噪声、重复和异常值，确保数据的质量。AI能够实时监控数据质量，包括准确性、完整性、一致性、唯一性、及时性和有效性等六个维度。通过自动推断数据缺失值、标记数据异常等方式，AI能够提升数据质量，减少人为错误。

2、优化数据流程管理：AI可以自动化地管理数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，提高数据处理效率，降低数据错误率。这有助于为AI模型的训练和推理提供有力支持。AI数据工具提供了自动化特征工程功能，能够轻松生成数据模型，并以可视化的方式表达数据的关联关系。这有助于企业更快地构建和优化数据模型，推动AI应用的落地。
3、增强数据安全与合规性：AI技术可以应用于数据加密存储和传输、访问控制等方面，提升数据的安全性。同时，AI还能自动识别和处理潜在的安全威胁，保障数据免受攻击。通过自然语言处理和机器学习算法，AI能够辅助企业制定和执行数据保留策略，自动识别已达到使用寿命的数据，并启动存档或删除过程。这有助于企业遵守相关法律法规，确保数据的合规性。4、提升数据治理效率：AI技术能够降低数据编目的成本，使数据管理更加简单和高效。通过自动化地发现和存储数据，AI能够帮助企业更轻松地管理大规模数据集。基于生成式AI的自然语言处理能力，可以自动草拟数据治理相关的文档初稿，减轻后续修订工作的负担，使策略调整与文档更新更加高效便捷。
5、应对复杂数据源：AI能够处理来自不同来源、具有不同结构和格式的数据。通过分布式存储和计算技术，AI能够提升数据处理能力，应对海量数据的挑战。AI能够深入挖掘数据价值，通过预测分析、相关性分析等手段，为企业提供更有价值的洞察和决策支持。
6、提升数据治理的智能化水平：AI技术能够通过对传感器数据、设备日志和历史维护记录的深度挖掘，预测潜在的故障和停机风险，提供预防性维护的支持。基于AI技术的灾难恢复系统能够前瞻性地识别潜在故障场景，构建预防性措施，最大限度地减少停机时间和数据丢失风险。同时，AI还能自动验证备份的完整性，并在灾难发生时即时启动恢复流程。

综上所述，AI在数据治理方面具有显著的可行性，能够提升数据质量、优化数据流程、增强数据安全与合规性、提升治理效率、应对复杂数据源以及提升治理的智能化水平。随着AI技术的不断发展，其在数据治理领域的应用前景将更加广阔。

二、AI在数据治理中不能做的事情：

尽管AI在数据治理中表现出色，但它并不能完全取代人在这一过程中的作用。原因主要有以下几点：

1、数据理解与业务洞察：AI虽然能够处理和分析数据，但它缺乏对人类语言、业务逻辑和上下文环境的深入理解。在数据治理中，往往需要基于业务需求和场景对数据进行解释和决策，这需要人的专业知识和经验。

2、策略制定与决策：数据治理不仅仅是技术层面的工作，还涉及到策略制定和决策过程。这些过程需要考虑到企业的整体战略、业务目标、法规要求等多个方面，需要人的综合判断和决策能力。

3、沟通与协作：数据治理是一个跨部门、跨领域的复杂过程，需要不同部门和团队之间的紧密协作。在这个过程中，沟通和协调能力至关重要。虽然AI可以辅助沟通和协作，但它无法完全取代人与人之间的直接交流和合作。

4、道德与伦理：在数据治理中，还需要考虑到数据的道德和伦理问题。例如，如何保护个人隐私、如何避免数据滥用等。这些问题需要人的道德判断和伦理意识来指导决策和行动。

5、数据运营：数据治理好之后如何让数据赋能业务，同时对于业务需要的新数据，如何埋点、采集和计算等事宜，AI也无法解决；需要人去思考方法和落地措施。

三、总结和展望

总结：尽管AI在数据治理中发挥着越来越重要的作用，但它并不能完全取代人。正如天道中说的“道有所能，必有所不能”，AI作为一门新兴技术，也难逃规律。因此需要认知AI的优势和劣势，在数据治理项目扬长避短地使用AI，降本增效，提升数据治理水平。

展望：相反，AI和人的结合将是未来数据治理的重要趋势。通过人机协作，可以充分发挥AI在数据处理和分析方面的优势，同时利用人的专业知识和经验来制定策略、做出决策，从而实现更高效、更准确、更合规的数据治理。