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企业数据量激增，随之而来的是数据格式混乱、系统分散等问题，直接导致团队找数难、协作壁垒高、人工管理耗时等痛点愈发突出。幸运的是，如今许多企业正借助AI来攻克这些难题：AI能够在短短几秒内完成数据清洗、标注与整理，不仅效率更高，而且出错率更低，大大减轻相关人员的工作压力。

本文将探讨AI是如何帮助企业应对数据管理难题，以及其对于现代数据管理的重要性。

一、传统数据管理的局限

当前，数据量正在迅速增长，但许多企业仍然在使用过时的数据管理框架与系统，这不仅拖慢了整体业务流程，还阻碍了AI技术的有效应用。

数据孤岛：数据存储在孤立的系统中，工作人员需使用多个不同的系统才能获取所需数据，导致大量时间花费在找数据上，阻碍团队协作和决策制定。

数据质量参差不齐：缺少统一的规则和结构，导致数据质量不高，影响分析，进而让决策者对所用数据失去信任。

手动数据治理：据统计，手动录入数据每天可能耗费1-3小时，这还不包括后续纠错的时间成本。同时，人工操作模式会带来更高的安全与合规风险。

缺乏可扩展性：随着数据量增加，性能问题与成本也会随之上升，因为维持数据质量越来越难。而传统的管理方法显然无法应对这种挑战。

数据检索困难：缺乏完善的元数据和文档，企业在需要查找相关信息时困难重重。

如今企业逐渐意识到，拥有海量数据本身并无意义，关键在于能否快速、高效地盘活数据价值。正因如此，AI驱动的数据管理模式正迅速崛起。其核心优势体现在以下五个方面：

1、AI驱动的数据发现与编目

AI能够分析复杂数据，并自动化元数据管理相关任务，如对数据进行标记和分类。与传统关键词检索模式不同，用户只需输入自然语言问题，AI就会为我们找到最相关的答案。此外，它还能挖掘出那些被忽视或未被发现的全新数据洞察。

2、智能数据集成与统一

AI通过模式匹配和数据转换，将各种不同的数据源（如本地、云端、混合数据等）统一起来。模式匹配可将不同来源的数据结构保持一致，数据转换则将数据转换为统一的格式，以便进行分析或集成操作。

此外，AI还能展示数据传输过程，包括数据的来源、变化以及最终形态。借助联邦查询技术，用户无需处理或迁移数据，即可在不同系统之间进行操作，确保所有数据始终处于互联互通、随时可用的状态。

3、自动化数据治理与合规管控

AI取代了传统人工监督模式，能够实时监控哪些人访问了哪些数据，即时标记风险点，确保只有授权人员才能查看敏感信息。这种主动式防护机制，有效防范数据泄露风险，简化复杂的全球合规要求落地流程。

此外，AI可自动对敏感数据进行分类。比如我们软信数据资产管理平台中的AI自动打标签功能，能快速识别敏感数据，根据数据分类分级标准对字段进行智能分类标记，降低数据合规风险，同时提升数据治理效率，节省人力和时间成本。

4、AI驱动的数据质量保障与信任体系

AI可实时监测数据状态，自动识别异常/重复数据并完成清理。例如一些机器学习系统，会通过分析历史趋势来了解什么是“正常状态”，一旦出现异常情况，系统会立即标记。这种持续的监控机制让数据更加整洁，也让各团队确信自己所依赖的信息是准确且最新的。

除数据清洗外，AI还能通过为数据集分配信任度评分、展示数据集可靠性指标等方式，增强用户对数据的信任。同时，它还能自动将原始数据与相关的分析结果关联起来，丰富原始数据，生成更完整、具有上下文背景的数据集，以便进一步分析。

5、提升人工智能与分析的数据可用性

机器学习模型的高效运行，离不开大量干净、高质量数据。AI能够对数据进行分类整理，建立数据间的关联，让模型从所获得的数据中学习更多知识。借助AI驱动的自动化数据准备工具，数据团队得以减少数据清理的时间，将精力更多地聚焦于洞察有效趋势。

前文所提及的智能数据发现、无缝集成、高效治理、质量管控等能力，在软信数据资产管理平台得到了一站式落地。该平台以AI驱动的数据管理理念构建，旨在帮助各团队更高效地查找、整理、信任数据，让人工智能与分析团队随时可获取干净的、高质量的数据。欢迎私信了解！