什么是数据治理？

数据治理是在数据生命周期（从获取和注入到 AI 数据分析和安全处置）内对数据进行管理的原则性方法。随着企业向 AI 优先架构转型，数据已成为推动创新的最宝贵资产。然而，只有当数据值得信赖、可被发现且受到治理时，其价值才能得以实现。现代数据治理可确保数据科学家和数据工程师能够访问高质量的数据，以构建准确的模型和自主智能体。有效的治理让组织能够更快地将原始数据转化为 AI 驱动的行动，自动执行数据生命周期管理，同时保持严格的安全性和合规性标准。

了解如何借助统一的数据治理，将数据从包袱转化为业务资产

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为 AI 时代定义数据治理

数据治理是指为确保数据安全、私有、准确、可用和易用所执行的所有操作，以便进行人工分析、机器学习和构建智能体。

治理意味着制定内部标准，规定如何收集和处理数据，确保数据“适合 AI 使用”。其中包括定义谁可以访问敏感信息，并确保数据民主化不会导致安全风险或违规。

为何现代数据治理对 AI 至关重要

随着 AI 数据分析的兴起，统一治理已成为企业的当务之急。弥合传统分析与生成式 AI 之间的差距的内容。如果没有健全的治理机制，AI 计划将面临以下多种风险：

数据孤岛：信息被困在孤立的系统中，无法创建统一的数据湖仓一体
数据质量不佳：不准确的数据会导致 AI 智能体出现“幻觉”，并产生不可靠的业务数据洞见
数据权限：智能体可以访问敏感数据，这些数据可能会在没有适当凭证的情况下作为输出显示给角色
合规性差距：未能根据 GDPR 或 CCPA 等法规处理数据可能会阻碍 AI 部署

数据治理有哪些益处？

加速获取 AI 驱动型数据洞见

自动完成从数据注入到预测性分析的整个过程，帮助您更快地触达客户并为其提供服务。

改善费用控制

通过统一数据架构，消除数据重复，减少对昂贵且非托管式存储的需求。

增强监管合规性

主动预测新法规，同时使用类别级控制机制管理敏感数据。

实现数据民主化

通过 AI 赋能的目录，为数据工程师和分析师提供对受治理数据的自助访问。

实时管理风险

使用实时数据处理功能监控整个数据库舰队的未经授权访问或安全事故。

利用 Google Cloud 解决业务难题

新客户可获得 $300 赠金，用于抵扣 Google Cloud 的费用。

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云中的数据治理

随着云采用和无服务器架构的加速，治理必须在不影响敏捷性的前提下提供可见性和控制力。

自动元数据编目：Knowledge Catalog 是一个主要示例，它是一个 AI 赋能的目录，可集中管理 Google Cloud 上所有数据和 AI 服务的业务、技术和运营元数据。
开放格式的互操作性：Google Cloud Lakehouse 和 Knowledge Catalog 支持对 Apache Iceberg 等开放表格式进行集成式治理，从而允许在 BigQuery 和 Spark 等不同引擎中使用相同的政策。
可伸缩的访问权限控制：BigQuery 通过数据类别级控制（列级安全性）和自动访问权限管理，为要求严苛的企业工作负载提供可伸缩的安全保障。

数据治理有哪些用途？

数据治理对于确保数据安全、可靠、私有、易用且符合内部和外部数据政策而言是必要的。您可以借助数据治理设置和执行控制措施，允许对数据进行更多访问，以便从对数据的控制中获得安全性和隐私权。以下是一些常见使用场景：

数据监管

数据治理通常意味着为数据本身以及确保“数据管理员”正确运用数据的过程分配相应的责任和建立问责机制。

数据质量

数据治理还用于确保数据质量，即旨在确保数据适合使用的任何活动或技术。数据质量通常从六个维度进行判断：准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性。

数据管理

这是一个宽泛的概念，涵盖将数据作为企业资产进行管理的各个方面，从收集、存储到使用和监督，确保采用安全、高效、经济实惠的方式使用数据，然后进行处置。