|内容简介

该报告深入探讨了在人工智能快速发展的背景下，数据治理的重要性及其实践方法。首先，它分析了当前人工智能领域面临的数据挑战，包括数据质量、隐私保护、安全合规等问题，并指出有效数据治理对于促进AI健康发展至关重要。接着，报告提出了一系列基于最佳实践的数据治理框架，涵盖数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全与隐私保护等多个方面。此外，还特别强调了跨部门协作、技术工具支持以及持续改进机制在实现高效数据治理中的作用。最后，通过案例研究展示了不同行业如何成功实施这些策略，为读者提供了可操作性强的指导建议。这份指南旨在帮助企业机构更好地理解和应对AI时代下的数据治理需求，从而推动技术创新与业务增长。