銀彈谷：艾瑞最新發布2022年中國面向人工智慧的資料治理行業報告

本次報告主要從以下幾方面進行詳述資料治理內容：

前言-資料與資料治理：如今資料不再侷限於傳統數字形式的認知，由結構化資料延伸到半結構化、非結構化的資料範疇。資料治理越來越受到企業的普遍重視，在數 據生命週期的各個階段通過相應的工具與方法論，使資料發揮出更大的價值，是實 現資料服務與應用必不可少的階段。

主題-面向人工智慧的資料治理：AI技術創新應用走向大規模落地，帶動了大資料智慧市場的蓬勃發展。2021年大資料智慧市場規模約為553億元。目前傳統資料治理體系多停留在結構性資料化治理工作，尚難滿足AI應用對資料的高質量要求。企業可吸收傳統體系的智慧沉澱，以AI應用資料需求為核心，優化建設“面向人工智慧 的資料治理”體系，顯著提升AI應用的規模化落地效果。

參與-行業規模與受益圈立足點：資料治理與AI應用產品開始交匯融合，廠商參與更加多元，諮詢公司、資料服務提供商和人工智慧產品服務商三方陣營構建行業競合格局，而“智”，即AI應用，為面向人工智慧的資料治理服務的核心立足點。2021 年面向人工智慧的資料治理市場規模約為40億元，預計五年後規模將突破百億。

實踐-高頻高價值應用及資料痛點：本篇報告選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點，分析呈現各行業的資訊化建設階段與高頻高價值的AI應用場景，並基於高頻高價值AI應用引發的資料治理需求，對面向人工智慧的資料治理體系搭建 給到建設指導。

展望-治理陷阱與趨勢洞察：1）企業需避免落入“資料埋點大而全”的治理陷阱； 2）供需兩側需共同保證資料治理體系建設後的運營流轉；3）企業需建立符合管理現狀及發展需求的資料安全治理框架，確保資料全週期的安全與合規；4）聯邦學習技術可帶來資料安全合規線內的共同富裕；5）資料的“自治與自我進化”成為未來資料處理發展的必由之路，為企業打造“治理+AI”體系的良性迴圈。

文章主要資訊來源《2022年中國面向人工智慧的資料治理行業研究報告》，關注“銀彈谷”下載報告