AI时代，企业还有没有必要做数据治理？——数据基建决定智能天花板

2023年ChatGPT横空出世，2025年初DeepSeek强势登场，AI技术正以几乎6个月一次迭代的速度高速发展。面对如此迅猛的技术变革，许多企业开始思考：在AI时代，传统的数据治理是否还有必要?

答案是肯定的。数据治理不仅没有过时，反而比以往任何时候都更加重要。为什么？因为AI的智能程度，很大程度上取决于它“吃”进去的数据质量。 

AI就是这个被关在黑屋子里的人，拥有超强的学习能力，但它的思考完全依赖于它所接触的数据。如果数据质量低劣，AI的“智商”就会受到影响。

最近，不少用户在使用DeepSeek时发现，它的回答似乎“变笨”了。仔细观察会发现，当DeepSeek联网搜索时，它引用的内容大多来自门户网站，而这些内容的质量往往参差不齐。更糟糕的是，有人会刻意投喂低质量数据来影响AI的判断，比如电商从业者为了推广商品而批量输入营销内容。这暴露了AI发展的致命隐患：当公共数据池充斥着低质内容，AI的"认知污染"将不可避免。

数据治理：企业AI竞争力的关键

在AI时代，数据质量决定了AI输出的质量。而公共数据（如互联网上的开放数据）的质量难以控制，因此，拥有高质量、结构化、专业数据的企业将在AI竞争中占据优势。 

企业可以部署自己的AI智能系统，投喂经过严格治理的高质量数据，打造专属的AI应用。例如： 

• 金融行业：利用高质量的交易数据训练风控AI，提升欺诈检测能力。 

• 制造行业：通过设备运行数据优化生产流程，减少故障率。 

• 医疗行业：基于临床数据训练诊断AI，提高医疗精准度。 

然而，现实情况是，大多数企业的数据治理水平仍然较差。全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平指出：我国数据禀赋优异、潜力巨大，数据储量增速世界领先，但数据产存转化率仅为2.9%，未使用数据占比高达38.9%。折射出中国企业普遍存在的数据困局，海量数据被源头即弃，“数据富矿”沉睡于服务器中。

（数据来源于：全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平于2月23日在数字金融合作论坛与清华大学五道口金融学院、深圳香蜜湖国际金融科技研究院联合举办的“2024年我国数字经济金融形势分析”闭门研讨会上的演讲）

这意味着，企业如果不做好数据治理，就无法真正发挥AI的价值。 

企业数据治理的三大核心价值：

1. 提升AI技术水平，抢占国际竞争制高点

• 高质量数据是训练优秀AI模型的基础。 

• 美国在英文数据上占据优势，而中文高质量数据仍然稀缺，中国企业需加强数据治理，提升AI竞争力。 

2. 推动“人工智能+”落地，赋能垂直行业  

• AI在通用问题上表现不错，但在专业领域（如法律、医疗、工业）仍有局限。 

• 只有通过高质量行业数据训练，AI才能真正赋能企业。 

3. 保障AI安全与伦理，避免价值观偏差

• 若数据集不能体现社会主义核心价值观，AI可能输出错误或不符合社会价值观的内容。 

• 通过数据治理，企业可以确保AI符合行业规范和国家法规。 

结论：数据治理是AI时代的必答题

AI的快速发展并不意味着数据治理变得无关紧要，相反，数据治理是企业在AI时代立足的核心能力。正如王江平委员所言，沉睡的数据富矿，需要用治理之镐唤醒。

企业越早完成数据治理，越能在AI浪潮中抢占先机。未来，高质量数据将成为企业最宝贵的资产。那些率先完成数据治理的企业，正在悄然构筑AI时代的"数据护城河"，而那些忽视数据治理的企业，可能会在AI竞争中逐渐掉队。