AI遇到數據治理，將碰撞出怎樣的火花？
對大數據進(jìn)行有效治理，解決好分布式數據存儲問(wèn)題，是企業(yè)能否成為數據驅動(dòng)型企業(yè)的關(guān)鍵能力。即便人類(lèi)已邁進(jìn)智能時(shí)代的大門(mén)，數據治理依然是重中之重。
換個(gè)角度來(lái)看，以生成式AI為代表的人工智能時(shí)代的到來(lái)，不只是技術(shù)本身升級的結果，而是各種可訪(fǎng)問(wèn)數據在背后推動(dòng)，使得人工智能有了可落地的場(chǎng)景。
當前，通過(guò)人工智能技術(shù)或者工具，特別是采用自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習算法，對企業(yè)數據進(jìn)行預處理和分析已成為主流的技術(shù)趨勢。其中包括數據的收集、清洗、轉換、集成等步驟，人工智能在確保數據的質(zhì)量、完整性和準確性方面，帶來(lái)了巨大的推進(jìn)作用。
以數據庫應用為例，作為數據底層最基礎的應用，數據庫正在發(fā)生重要變化，嵌入人工智能能力的數據管理已無(wú)處不在，使得一些技術(shù)實(shí)力比較弱的初創(chuàng )公司也迎來(lái)新的發(fā)展機遇。如今，越來(lái)越多的數據管理功能已經(jīng)開(kāi)始與數據庫軟件或者云數據庫服務(wù)進(jìn)行集成，而基于人工智能技術(shù)，可以在數據管理的自動(dòng)化方面，有立竿見(jiàn)影的效果。
用一句話(huà)總結，企業(yè)數據治理做得越好，在MLOps機器學(xué)習開(kāi)發(fā)和部署方面的能力就越強，在人工智能方面的探索也比較前沿。更準確的理解是，人工智能正在對企業(yè)數據治理的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節產(chǎn)生積極影響，包括企業(yè)的數據分析、數據合規以及數據質(zhì)量等。
以下為人工智能與數據治理相互融合的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景：
1、讓數據編目更自動(dòng)化，人工智能大大降低了數據治理成本
數據編目是大數據治理的一個(gè)重要能力，主要目的是幫助數據分析師、數據科學(xué)家等人員更容易地找到和理解相關(guān)數據集，建立更強大的數據洞察力。此外，數據編目還涉及到對數據的清洗、整理和質(zhì)量維護，確保數據的準確性和可用性。
當數據變得越來(lái)越重要，企業(yè)要想獲得數據價(jià)值，首先會(huì )想到把數據存起來(lái)，這些數據會(huì )有一個(gè)完整的清單，包括數據的概要、分類(lèi)、生成方式和訪(fǎng)問(wèn)方式等。當數據量越來(lái)越大，數據治理變得越來(lái)越復雜，即便采用業(yè)內最優(yōu)秀的數據存儲方案，也無(wú)法完全有效掌控數據。外加異構數據源的出現，包括要對日志、郵件、XML等半結構化數據進(jìn)行管理，我們不得不采用更有效的手段去解決當前難題，而數據編目可謂是順勢而生，讓數據管理更簡(jiǎn)單、輕松。
在人工智能技術(shù)的加持下，數據編目軟件可以更好地解決自動(dòng)發(fā)現與數據存儲問(wèn)題。盡管，編目工具的范圍各不相同，但人工智能可以幫助企業(yè)在數據管理過(guò)程中以自然語(yǔ)言的方式進(jìn)行搜索。同時(shí)，基于人工智能的編目大大減少了與數據資產(chǎn)分類(lèi)相關(guān)的手工操作，能更好地以數據圖譜的形式顯示數據源，展示不斷變化的數據。
2、打造動(dòng)態(tài)的元數據管理能力
眾所周知，有效的元數據管理是大數據治理能否成功的基礎能力。
雖然，嵌入了人工智能技術(shù)的編目工具已經(jīng)足夠自動(dòng)化，可以快速識別數據，并進(jìn)行數據資產(chǎn)分類(lèi)，但元數據管理依然是數據資產(chǎn)管理的重要能力。所以，我們可以看到，大量數據集成類(lèi)軟件，包括一些數據可觀(guān)測性平臺，都會(huì )提供元數據管理功能。
當然，這里提到的元數據管理，并不是傳統意義上的元數據管理，而是嵌入了人工智能技術(shù)的元數據管理。基于新一代元數據管理工具，開(kāi)發(fā)者可以極大地減輕手工操作的繁瑣，并且讓元數據管理更具差異化優(yōu)勢。
過(guò)去，元數據是相對靜態(tài)的、被動(dòng)的元數據。但在人工智能工具的助力下，元數據管理可以變得更加主動(dòng)，基于持續監控、持續收集和存儲多樣化數據的能力，企業(yè)可以建立一個(gè)流動(dòng)的數據管道，并從中獲取價(jià)值。
3、有效提升數據質(zhì)量
人工智能對數據治理產(chǎn)生的最大影響是數據質(zhì)量，具體來(lái)說(shuō)可體現在六個(gè)維度，包括:準確性、完整性、一致性、唯一性、及時(shí)性和有效性。
可以說(shuō)，缺乏上述任何一個(gè)要素，對于數據管理者來(lái)說(shuō)，都會(huì )出現災難性事件。而對于數據科學(xué)家和專(zhuān)業(yè)分析師來(lái)說(shuō)，嚴格把控數據質(zhì)量，更是重中之重。而有了AI/ML工具的助力，我們可以自動(dòng)推斷數據缺失值，通過(guò)更規范化的數據格式進(jìn)行數據處理，包括需要用正確的方法去標記數據異常。
比如：遇到兩個(gè)名字相同的客戶(hù)，系統需要像人類(lèi)一樣做出判斷，到底是同一個(gè)人，還是不同人，這樣的過(guò)程很浪費時(shí)間。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，系統可以從大量數據中進(jìn)行學(xué)習，使得系統的建議、相關(guān)性和糾錯能力穩步提升，并且可以做到實(shí)時(shí)監控數據質(zhì)量。
4、讓數據建模更加可視化
構建一個(gè)數據庫，或完成一個(gè)數據體系架構，首先要收集和分析數據需求，并開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足這些需求的邏輯和物理模型。一些使用人工智能產(chǎn)品的數據架構師和工程師，可以輕松地生成數據模型，并更加可視化的方式表達數據的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
當前，眾多企業(yè)中的數據建模正逐步轉型，變成以服務(wù)AI/ML應用程序為核心。許多AI數據工具提供了自動(dòng)化特征工程功能，其中的關(guān)鍵數據特征源自為AI訓練準備的數據集。結合AutoML（自動(dòng)機器學(xué)習），這一轉型進(jìn)一步支持了多樣化的模型選擇：即挑選恰當的ML模型以支撐應用程序或推動(dòng)預測分析。若數據量不足以有效訓練模型，人工智能驅動(dòng)的數據模擬工具能夠挖掘現有數據存儲，并生成與真實(shí)數據極為相似的合成數據。
5、圍繞數據的全面生命周期管理建立更全面的數據策略
有過(guò)數據治理經(jīng)歷的人都知道，數據治理不僅關(guān)注數據本身的相關(guān)問(wèn)題，還要從整體的數據策略角度，進(jìn)行全面規劃。
具體而言，企業(yè)需要依據聯(lián)邦、州級、行業(yè)及國際法律框架，結合內部業(yè)務(wù)規范，精心構建數據處理策略體系。在規模龐大的企業(yè)中，這一重任往往由數據治理委員會(huì )承擔，他們不僅負責制定策略，還確保這些策略能夠靈活融入動(dòng)態(tài)變化的法規與程序之中，通過(guò)維護活文檔來(lái)實(shí)現實(shí)時(shí)更新。借助基于生成式AI的強大自然語(yǔ)言處理能力，可以自動(dòng)草擬文檔初稿，極大地減輕后續修訂工作的負擔，使得策略調整與文檔更新變得更為高效與便捷。
在整個(gè)數據分析鏈路中，通過(guò)使用標準的滿(mǎn)足監管需要的流程去分析數據，可以讓數據分析更準確。人工智能技術(shù)可以幫助企業(yè)定義和執行數據保留策略，并自動(dòng)識別已達到其使用壽命的數據。人工智能甚至可以自動(dòng)啟動(dòng)存檔或刪除過(guò)程。除了降低風(fēng)險和確保合規性外，自動(dòng)化數據歸檔還有助于釋放存儲空間并降低存儲成本。
6、極大地提升了數據可用性
在數據治理過(guò)程中，領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)基于人工智能技術(shù)構建了災難恢復系統。使用人工智能技術(shù)的好處在于，憑借其卓越的預測能力，能夠前瞻性地識別潛在故障場(chǎng)景，并據此構建預防性措施，助力企業(yè)打造量身定制的高效恢復策略，從而將停機時(shí)間與數據損失風(fēng)險降至最低。
同時(shí)，在我們熟知的數據備份系統中，也在深度融合AI技術(shù)，自動(dòng)驗證備份完整性，并在災難突發(fā)之際，即時(shí)啟動(dòng)恢復流程，迅速恢復受損或遺失的數據，保障業(yè)務(wù)連續性。
此外，融合了人工智能技術(shù)的存儲管理系統，也在為現代化的數據管理帶來(lái)了極大的推動(dòng)作用，比如：實(shí)現了數據的智能復制與分布式存儲，跨越多個(gè)位置，不僅增強了數據的高可用性，還顯著(zhù)降低了訪(fǎng)問(wèn)延遲。另外，在系統內置的預測分析模塊中，通過(guò)深度挖掘傳感器數據、設備日志及歷史維護記錄，可以精準預測潛在故障與停機風(fēng)險，為預防性維護提供堅實(shí)的數據支撐。包括在事前預防勝于事后診斷策略部署中，人工智能讓運營(yíng)維護策略變得更具前瞻性，能從根本上預防數據可用性，減少中斷風(fēng)險，確保企業(yè)運營(yíng)的平穩與高效。
基于人工智能技術(shù)構建的災難恢復系統，可以通過(guò)預測潛在的故障場(chǎng)景和建立預防措施來(lái)幫助組織制定合理的恢復策略，以最大限度地減少停機時(shí)間和數據丟失。同時(shí)，融入人工智能技術(shù)的備份系統可以確保備份的完整性，并且在災難發(fā)生時(shí)，自動(dòng)啟動(dòng)恢復程序以便恢復丟失或損壞的數據。
另外，融入人工智能技術(shù)的存儲管理系統，可以在多個(gè)存儲位置復制和分發(fā)數據，以確保高可用性和低延遲。同時(shí)，在人工智能的驅動(dòng)下，預測分析可以從傳感器、設備日志和歷史維護記錄中獲取數據，以預測潛在的故障或停機時(shí)間，做到從源頭開(kāi)始防止數據可用性丟失。
小結：
人工智能已無(wú)處不在，許多與數據治理相關(guān)的工作，似乎都可以交給人工智能去完成。但我們需要明確一點(diǎn)，人工智能技術(shù)并不能替代一切，很多更細粒度的工作，需要基于廣泛的實(shí)踐經(jīng)驗和業(yè)務(wù)熟悉程度去完成，而這樣的能力只有人類(lèi)才具備。比如：沒(méi)有人把構建企業(yè)架構這樣的工作，交給一臺機器去完成。所以，不管人工智能技術(shù)多么先進(jìn)，最終的目標是服務(wù)于人類(lèi)，幫助數據治理人員減輕大量手動(dòng)、重復性工作的壓力。
