附 PPT | 数造科技参与编制的《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》正式发布！

随着人工智能技术的迅猛发展，数据已成为驱动 AI 模型训练和优化的核心要素。然而，数据的质量、安全性、合规性等问题也随之凸显，成为制约 AI 技术健康发展的关键因素。在这样的背景下，如何有效地管理和控制数据，确保数据的质量、可靠性和安全性，成为业界亟待解决的问题。

在这一背景下，近日，大数据技术标准推进委员会于“2024 数据智能大会”上重磅发布了《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》，为人工智能领域中的数据治理路径提供了明确的指引，旨在最大化激活数据治理在人工智能时代背景下的价值。

指南核心亮点概览

面向人工智能的数据治理（DG4AI，Data Governance for Artificial Intelligence）是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性，使得数据能够被准确地用于训练和部署 AI 模型，同时保护数据的隐私和安全。

通过这份实践指南，企业和组织可以更加清晰地认识到数据治理在人工智能时代的重要性，并据此构建符合自身需求的数据治理体系。这不仅有助于提升数据治理的效率和效果，还能为 AI 技术的健康、有序发展提供有力保障。

1. 概念厘清与深化：指南从“数据治理”的演进历程出发，深入探讨了当前大模型时代数据治理的挑战，并对“面向人工智能的数据治理”进行了精准定义，对比分析了其与传统数据治理的异同。

2. 阶段与对象划分：指南将人工智能数据治理细分为“数据收集”、“数据预处理”、“模型推理”等九个阶段，明确了包括“原始多模态数据集”、“标签数据集”、“训练数据集”在内的四类治理对象，并详细阐述了每个阶段的治理目标与方法。

3. 实践策略与指引：指南明确了数据治理的三大核心工作——数据质量、数据安全与隐私、数据伦理，并为企业提供了详尽的“治理方法”和“技术手段”指导。同时，梳理了从“明确应用目标与需求”到“持续数据集运营与优化”的完整治理流程，为企业实践提供了方法论支持。

4. 前瞻预见：指南预测，未来人工智能数据产业将进一步细分，数据治理将成为大模型竞争的焦点，DG4AI 的成熟将催化服务化的浪潮，为用户提供高效、安全、高质量的数据解决方案。

这一实践指南的发布，不仅为人工智能领域的数据治理提供了标准化的指导，更与先前发布的《大模型驱动的智能数据分析工具标准》形成了紧密的关联，共同推动了数据智能产业的健康发展。

数造科技引领 DG4AI 理念与实践

数造科技作为国内数据智能领域的领航者，凭借其在大数据处理、智能分析、数据安全等方面的深厚积累，为指南的制定提供了强有力的技术支撑。通过展示其在数据治理领域的前沿产品与解决方案，数造科技展现了中国企业在推动全球数据智能治理标准建设中的积极作用和影响力。

在指南的核心章节“面向人工智能的数据治理步骤”中，指南“创新性地提出利用 DataOps 理念来赋能人工智能模型研发、治理和运营的一体化流程方法，为产业提供一种实践思路”。这与数造科技的产品设计理念不谋而合，数造科技已成功将 DataOps 理念应用于其产品中，为企业和组织提供了更加高效、便捷的数据治理服务。

数造科技的核心产品“一站式数据开发管控平台 DataBuilder”创新性地倡导利用 DataOps 理念优化 AI 模型的全生命周期管理，实现了从数据采集、处理、分析到模型训练、部署、监控的全流程自动化，极大提升了 AI 研发与运营的效率与灵活性，助力企业快速响应市场变化，抢占智能转型先机。

此外，DataBuilder 集数据质量监控、安全防护、合规性管理于一体，有效解决了数据治理在 AI 应用中的诸多痛点。通过自动化工具和智能算法，DataBuilder 能够高效识别数据异常、提升数据处理速度，确保 AI 模型训练的准确性和安全性，同时，DataBuilder 的设计充分考虑全球数据保护法规，帮助企业轻松应对合规挑战。

截至目前，DataBuilder 已成功在多家 500 强企业实现落地，涵盖金融、零售、制造、能源、政务、医疗等多个领域，不仅赢得了客户的高度赞誉，还荣获了业界一系列重磅奖项，彰显了其在数据治理领域的卓越实力与影响力。数造科技背后，站着一支融合深厚理论知识与丰富实战经验的精英研发团队，他们持续创新，为市场与客户定制化开发产品与解决方案。此外，数造科技还秉持开放合作的理念，积极与行业伙伴交流协作，共谋 AI 数据治理技术的前沿发展与广泛应用，携手推进智能时代的数据治理新进程。

写在最后

《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》的发布，不仅标志着数据治理在人工智能时代的新飞跃，也凸显了数造科技作为行业先锋，在推动数据智能和治理实践深度融合中的关键作用及其在数据治理领域的深厚底蕴与技术创新。

未来，数造科技将继续秉承“数据创造价值”的理念，为 AI 领域的数据治理提供更多优秀的解决方案和产品，推动 AI 技术的健康、有序发展。

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