数据「熵增」时代,AI 如何以标准重构治理秩序?
Agent热潮不减,但数据分析与治理状况却仍存在短板。据Gartner公司预测,到2027年,80%的数据和分析治理举措或将因各类原因而失效。如何在AI时代重塑数据治理体系,让混乱数据重归有序,成为企业智能转型的关键命题。 近日,在infoQ举办的全球人工智能开发与应用大会上,瓴羊智能数据建设与治理产品 Dataphin 高级技术专家 周鑫 受邀出席,以「基于统一标准的智能数据治理Dataphin的落地实践」为主题,系统阐述了以数据标准为核心,实现可持续数据治理的方法论,以及以AI赋能自动化数据治理、重构复杂业务流程的实践路径。 01数据「熵减」之道:基于统一标准,打造数据治理方法论 “事物天生具有‘变混乱’的趋势,数据也是如此。如何将无序变得有序?按照热力学第二定律,需要从外界输入能量,并且具备感知能力。” 周鑫表示:“对于数据治理来说,能量就是治理工具,感知就是标准规范。”数据治理是实现数据世界的“熵减”,它可以通过现状评估、制定目标、执行计划、持续监测四个治理阶段,帮助数据生产者打破孤岛,实现低成本数据开发,帮助数据管理者做好资产盘点,确保数据质量与安全,帮助数据使用者便捷用数,...
