目前，企业的数据治理工作以人工实施为主，其中一些重复性较强的工作，如：数据标准制定和映射、元数据信息完善、数据目录挂载等，需要消耗大量的人力和时间成本，这给本来就难以量化业务价值的治理工作的顺利推进带来了更多的困难。AI大模型的引入，可以有效地解决这一难题。相比传统的人工为主的数据治理，基于AI大模型的数据治理具有以下优势：

自动化：AI大模型可以通过学习和分析数据治理各项工作的特征和规则，自动化批量进行大规模数据的数据标准、元数据、数据质量管理、数据安全管理等数据治理任务，减少了人工处理的工作量，提升治理工作效率。

实时性：AI大模型可以实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。
扩展性：AI大模型可以通过学习和迭代，持续提升自己的能力，以适应高度变化的业务和技术环境对数据治理的需求。
基于上述考量，在数据治理领域，基于AI大模型的能力，可以从如下主要场景实现从人工治理到智能治理的进化。

（一） 数据标准管理
无论是以人工为主的数据标准管理，还是基于AI大模型的智能化数据标准管理，首先都需要我们对企业的数据标准现状进行详尽的调研工作。调研的内容包括：企业当前的数据业务含义、数据标准分类、数据标准内容，业务和技术团队对当前数据标准的改进需求（以下简称“改进需求”），相关的国际标准、国家标准、地方标准和行业标准（以下统一简称为“外部标准”）等。

在此基础之上，利用AI大模型，可以从以下几个方面提升数据标准管理的智能化程度：

1.标准智能制定
基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。和人工制定的标准一样，自动制定的标准，也需要经过企业的业务和技术专家的审定后，才能正式发布使用。
2.标准智能落标
前向落标：按企业的数据标准实施策略，逐步赋能周边系统，在建表时，自动为字段推荐/匹配合适的数据标准。
后向落标：按企业的数据标准实施策略，逐步治理存量数据，批量自动化为其推荐/匹配合适的数据标准。

3.标准智能维护
随着业务需求和环境的变化，数据标准需要不断更新和维护。我们可以通过AI大模型，自动监测和分析业务数据的变化，提供标准的新增、变更、下线建议，帮助企业及时进行数据标准维护。
（二） 元数据管理
Gartner在其“数据编织”的架构中提出了Metadata Activation（国内一般翻译为“主动元数据”或“元数据激活”）的概念，随后又在其“元数据管理成熟度”中（见图3-2）对主动元数据进行了解释，概括来说就是：主动元数据指的是一种数据管理方式，即，发现、获取尽可能多的元数据，并以丰富的元数据为基础，利用各种AI技术手段(ML、NGL、知识图谱等)，主动改进数据管理的工具和活动，提升数据管理的效率，降低管理成本。

图3：Gartner数据编织架构

图4：Gartner元数据管理技术成熟度

Gartner在提出数据编织概念时，AI大模型还没出圈，但我们可以想象，如果Gartner更新其对数据编织的阐述，肯定会毫不犹豫地把AI大模型加入其架构中。

在元数据管理中，利用AI大模型，可以从以下几个方面提升智能化程度：

1.元数据智能挖掘
企业在做元数据采集时，由于源系统设计和管理的不规范，大多数情况下只能采集到最基础的技术元数据信息（如：数据库、Schema、表名、字段名等），需要花费大量人力和时间完善其他的核心元数据信息（如：表的中文名、业务口径、描述、标签，字段的中文名、描述、取值说明、敏感等级等）。通过AI大模型的推理能力，可以基于最基础的技术元数据信息和业务样例数据，自动填充其他的核心元数据信息。

2.数据血缘智能挖掘
业务和技术的发展，以及随之而来的日益复杂的加工逻辑、多源异构的数据库和多种类型的加工脚本，这些都给数据血缘解析（尤其是字段级血缘解析）带来了极大的挑战。通过AI大模型的代码解读能力，可以提升复杂代码、异构数据库和多类型的加工脚本场景下，血缘解析的成功率和准确率。再进一步，如果能利用AI大治理模型总结并生成表级和字段级的业务口径或者数据处理逻辑，将极大地提升人们理解数据、数据溯源和数据影响分析的效率。

3.数据智能分类
基于数据对象的元数据、业务样例数据，自动推荐数据对象所属的数据分类或挂载的数据目录。

4.数据推荐
基于企业中数据使用者的个人信息（部门、岗位、参与的业务等）、在大数据体系平台（数据开发平台、数据治理平台、BI报表平台等）中的操作行为（搜索、查看、收藏、订阅等）和数据对象的元数据、业务样例数据，向数据使用者推荐他们需要的数据对象。

（三） 数据质量管理
在数据质量管理中，利用AI大模型，可以从以下几个方面提升管理的智能化程度：

1.质量规则推荐
基于数据对象的元数据和业务样例数据，自动为数据对象推荐/匹配表级和字段级的数据质量规则。

2.质量阈值推荐
通过持续分析历史的质量校验结果数据，向用户提供建议的质量异常阈值，并能持续调整建议的结果。

3.质量异常自动定位
基于数据血缘链路和数据质量校验结果，自动定位数据质量异常的源头。

4.质量异常智能修复
针对部分数据质量异常（如重复数据、缺失数据、不一致数据等），基于数据对象的元数据和质量正常的业务样例数据，自动修复数据中的异常。

（四） 数据安全管理
在数据安全管理中，利用AI大模型，可以从以下几个方面提升管理的智能化程度：

1.敏感数据智能识别
基于数据对象的元数据、业务样例数据和企业的数据分级策略，自动识别数据对象的敏感等级。

2.脱敏/加密规则推荐
基于数据对象的元数据、业务样例数据、敏感等级和企业的数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。

3.数据风险智能识别
基于数据对象的元数据、血缘、敏感等级，企业的数据安全策略和已有的数据权限策略，自动识别数据风险并提供异常处理策略，应用场景主要包括：