2022年中国面向人工智能的数据治理行业研究报告

治理需求热潮：企业在数字化转型过程中先建设后治理的常态，使得数据治理愈发受到企业重视，另一方面，新兴技术与应用场景的快速落地，也带领数据治理需求在加速攀升。未来，随着非结构化数据的积累增加与AI应用的数据需求推动，企业对非结构化数据的价值化需求将加速释放，而多源异构数据基础下的数据治理模块也将获得进一步的关注与优化。

治理体系升级：目前传统数据治理体系多停留在结构性数据化治理工作，尚难满足AI应用对数据的高质量要求。企业可吸收传统体系的智慧沉淀，以AI应用数据需求为核心，优化建设“面向人工智能的数据治理”体系，显著提升AI应用的规模化落地效果。依托于数据与AI模型的紧密关联，数据治理与AI应用产品已逐步开展交汇融合，厂商参与更加多元，咨询公司、数据服务提供商和人工智能产品服务商三方阵营构建行业竞合格局。2021年面向人工智能的数据治理市场规模约为40亿元，预计五年后规模将突破百亿。

治理实践洞察：本篇报告选择金融、零售、医疗和工业四大典型行业为切入点，分析呈现各行业的信息化建设阶段与高频高价值的AI应用场景，并基于高频高价值AI应用引发的数据治理需求，对面向人工智能的数据治理体系搭建给到建设指导，同时对数据治理陷阱与发展趋势给到洞察分析：1）企业需避免落入“数据埋点大而全”的治理陷阱；2）供需两侧需共同保证数据治理体系建设后的运营流转；3）企业需建立符合管理现状及发展需求的数据安全治理框架，确保数据全周期的安全与合规；4）联邦学习技术可带来数据安全合规线内的共同富裕；5）数据的“自治与自我进化”成为未来数据处理发展的必由之路，为企业打造“治理+AI”体系的良性循环。