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594伴隨著大數據、云計算以及算法的發展，人工智能的浪潮從幾年前一直延續至今，并且廣泛應用于多個行業和領域，成為下一次科技革命的一種領軍技術。
很多企業啟動數據治理，是為了提升企業智能化，實現更多人工智能技術的引入應用。而這幾年，數據治理本身，也開始應用到人工智能的技術來提升數據治理的能力。
（一） 人工智能提升數據治理過程對數據的采集和處理能力
數據治理過程中的數據采集和數據處理，是一個十分龐大的工程，利用人工智能技術，在數據采集上，尤其是非結構化數據的采集能力上獲得極大加強。
同時，借助人工智能的算法以及自學習能力，不斷優化、修正采集和數據處理能力，把繁重的數據采集和數據處理工作交由人工智能技術來高度介入，可以有效改變現階段各企業數據治理前期的工作方式，用人工智能技術代替人海戰術來進行數據收集和處理。
（二） 人工智能提升數據治理過程數據處理的準確性
數據治理很重要的一個內容是提升數據的質量，借助人工智能技術，提升對數據處理過程，尤其是元數據的校驗和處理能力，并通過相應匹配的算法和外部信息抽取來進行缺失內容的匹配補充，通過人工智能技術的應用，數據質量規則的判斷和信息補充工作對專家的依賴程度大幅降低。
（三） 人工智能提升數據治理的數據安全保障
數據安全是指讓信息或信息系統免受未經授權的訪問、使用、披露、破壞、修改、銷毀的過程或狀態。人工智能促進安全保障體系完善。依托人工智能引擎，利用機器學習、知識圖譜、認知計算等技術，實現對業務數據的獲取、清洗、語義分析和數據挖掘，全程無需人工參與，將快速促進數據安全保障體系完善。
人工智能推進數據分類分級。應用機器學習、自然語言處理和文本聚類分類技術，能對數據進行基于內容的實時精準分類分級，而數據的分類分級是數據安全治理的核心環節。例如，利用數據分類引擎在郵件內容過濾、保密文件管理、情報分析、反欺詐、數據防泄露等領域明顯提升了安全性。
總結
數據治理的輸出是人工智能的輸入，而人工智能技術也可以更好確保數據治理的開展，相輔相成。一方面，數據治理為人工智能奠定基礎。通過數據治理，企業可以提升數據質量、增強數據合規性，從而為人工智能的應用提供高質量的合規數據。
另一方面，人工智能對數據治理存在諸多優化作用。通過人工智能技術，數據治理工作中的數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理等方面智能化水平得到提升。
