chanong 一、背景
对于现代企业来说，数据是信息化的血液，是企业最核心的资产。缺乏数据标准化，数据质量差是全球企业普遍面对的一个战略问题。在企业数字化转型之路上，数据治理就像一条枢纽，连接着企业业务的命脉，为企业发展提供新鲜血液。而如何搭建这条枢纽，为企业保驾护航、清除障碍，是需要重点考虑的关键。
在数据治理过程中可能遇到各类难题，例如物料主数据分类标准不统一，存在数据“脏乱差”等情况，导致企业业务流转受到影响。
针对该问题，一般情况下，在数据流转过程中，通过校验方式确保数据的唯一性、完整性。同时对已产生的“脏”数据，采用手工清洗方式，包括线下EXCEL、线上手工编辑、线上模板导入等对数据进行纠正。
但是传统方式下，问题数据需要人工处理，工作量较大，处理效率较低，且或多或少存在疏漏，无法保证数据准确度。
三维天地打破传统模式，结合AI技术，例如物料智能分类、自动清洗、相似度检测等，进一步提升了数据治理的效率，保障了数据质量。
二、AI在数据治理中的应用
三维天地自主研发的主数据管理平台，结合AI技术，在物料主数据申请、审核、查询等环节中进行应用。物料主数据申请时，系统可结合机器学习算法，采用模型训练方式（如图1）实现自动分类功能。支持输入描述，自动识别特征值，并准确对应到相应的分类模板，如图2。
物料主数据审核时，使用机器学习算法，自动对物料类别归属进行判断、对属性值进行校验和纠错，若不符合校验，则自动提示错误原因，待审核的数据达到特定要求后可自动审核通过，如图3。
物料主数据查询时，支持检索界面和检索功能，支持语义判断功能，对用户输入的物料描述和系统中已存在的物料描述进行比对，按相似度匹配查询结果供用户选择，如图4。
数据清洗是数据治理中的重要环节，旨在去除无效、重复、不完整和错误的数据。三维天地结合了AI技术，应用于数据清洗的各个方面，包括数据去重、缺失值填充、异常值检测等，如图5。
三、AI技术的缺陷
同时，AI技术仍存在或多或少的缺陷，例如高成本问题、数据偏差问题、缺乏“常识”等。
3.1. 高成本问题
人工智能模型，通常需要大量的计算资源和存储空间才能进行训练和应用，这对于一些资源有限的设备或环境来说是一个挑战。此外，AI技术还需要在最新的硬件和软件上运行，以保持更新和满足最新的要求，因此成本较高。
3.2. 数据偏差问题
人工智能系统需要大量的数据来进行训练和学习，但是这些数据往往存在着偏差。例如，在物料类别智能识别时，由于训练数据集中，可能只包含了某类物料，这就导致了在识别其他类别物料时，可能会出现误判的情况。
3.3. 缺乏“常识”
人工智能系统往往只能根据训练数据进行决策与推断，缺乏像人类一样的“常识”。例如，在一个关于餐桌的场景中，如果桌子上只有餐巾纸、餐盘、餐具等物品，但是缺少食物，人类很容易推断出这个餐桌是空的，但是对于人工智能系统来说，如果没有特别训练，可能会出现误判的情况。
尽管人工智能存在缺陷，但其对全球产业的影响是不可否认的，它始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件都因人工智能的进展得以存在。
四、总结与展望
未来，数据治理需更加注重效率。在保障数据的一致性、完整性、及时性、稳定性的同时，减少人工工作量，实现降本增效。
此外，数据治理从根本上讲是关于组织行为的，AI技术也只是起到辅助的作用。要想高效高质量完成数据治理，仍需要企业各业务部门人员的参与。
企业需要在保护数据安全的前提下，积极推动AI技术的应用，建立规范的数据治理机制，促进数据的共享和互联互通，实现数据的价值创造。
从国家发展视角来看，AI技术未来的发展也十分重要。作为科学研究和技术创新的重要工具之一，人工智能不仅有助于人们更好地理解自然界和人类行为规律，而且能促进社会进步与发展。人工智能是国家竞争力的重要组成部分，国家要加强人工智能领域的发展，提高生产力和效率，降低生产成本。
其次，从企业发展视角来看，人工智能可以帮助企业做出更好的决策，提高运营效率，实现企业的数字化转型。
人工智能技术在数据管理中的运用，未来将更加强调数据质量，强调数据安全与隐私权益的保障，将推动数据的共享与公开，以助力企业实现更高的商业价值，并同步推动国家信息化建设的深入与经济的持续发展。
