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人工智能在数据治理中的应用

发布时间:2021-02-22 10:09:17人气:


     伴随着大数据、云计算以及算法的发展,人工智能的浪潮从几年前一直延续至今,并且广泛应用于多个行业和领域,成为下一次科技革命的一种领军技术。

很多企业启动数据治理,是为了提升企业智能化,实现更多人工智能技术的引入应用。而这几年,数据治理本身,也开始应用到人工智能的技术来提升数据治理的能力。

 

(一) 人工智能提升数据治理过程对数据的采集和处理能力
 

数据治理过程中的数据采集和数据处理,是一个十分庞大的工程,利用人工智能技术,在数据采集上,尤其是非结构化数据的采集能力上获得极大加强。

 

 

同时,借助人工智能的算法以及自学习能力,不断优化、修正采集和数据处理能力,把繁重的数据采集和数据处理工作交由人工智能技术来高度介入,可以有效改变现阶段各企业数据治理前期的工作方式,用人工智能技术代替人海战术来进行数据收集和处理。
 

 

(二) 人工智能提升数据治理过程数据处理的准确性
 

数据治理很重要的一个内容是提升数据的质量,借助人工智能技术,提升对数据处理过程,尤其是元数据的校验和处理能力,并通过相应匹配的算法和外部信息抽取来进行缺失内容的匹配补充,通过人工智能技术的应用,数据质量规则的判断和信息补充工作对专家的依赖程度大幅降低。

 

(三) 人工智能提升数据治理的数据安全保障
 

数据安全是指让信息或信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、销毁的过程或状态。人工智能促进安全保障体系完善。依托人工智能引擎,利用机器学习、知识图谱、认知计算等技术,实现对业务数据的获取、清洗、语义分析和数据挖掘,全程无需人工参与,将快速促进数据安全保障体系完善。

 

 

人工智能推进数据分类分级。应用机器学习、自然语言处理和文本聚类分类技术,能对数据进行基于内容的实时精准分类分级,而数据的分类分级是数据安全治理的核心环节。例如,利用数据分类引擎在邮件内容过滤、保密文件管理、情报分析、反欺诈、数据防泄露等领域明显提升了安全性。

 

总结
 

数据治理的输出是人工智能的输入,而人工智能技术也可以更好确保数据治理的开展,相辅相成。一方面,数据治理为人工智能奠定基础。通过数据治理,企业可以提升数据质量、增强数据合规性,从而为人工智能的应用提供高质量的合规数据。

 

另一方面,人工智能对数据治理存在诸多优化作用。通过人工智能技术,数据治理工作中的数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理等方面智能化水平得到提升。


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