据IDC预测，到2026年，全球人工智能(AI)服务支出将以21.9%的复合年增长率(CAGR)增加到646亿美元。人工智能将成为企业数字化业务的重要引擎，数字化业务的基本生产要素是数据，“企业如何做好AI时代下的数据治理”已成为企业数字化转型的新难点。

该文摘自《赢在AI时代——CIO如何做好数据治理》中“人工智能时代下的数据治理”部分，研究分析了中国数据治理的现状，数据治理概念及应用场景，人工智能时代下的数据治理，最后提出CIO践行企业数据治理的8大策略。

数据治理工作需关注的4个智能应用场景

AI时代下的数据治理将迎来新的挑战，无论是定义范畴、治理范围、侧重点、应用安全等都会是新的课题。基于上述4个智能应用场景，数字决策者可通过场景的主要应用，探究AI对数据治理工作的改变。

知识管理应用：指企业对知识资产做管理及系统化的过程。AI可支持知识管理包含：知识的发现、检索、推荐、决策支持等。
营销应用程序：指用于营销目的的软件和应用程序。AI可支持营销应用包含：个性化推荐、营销数据预测、营销分析、AI生成营销宣传周边等。
会话应用程序：指人机语音交互的软件程序。AI可支持会话应用包含：自然语言处理、语音识别、客户智能推荐及问答等。
代码生成应用： 指代码的生成、开发效率的支持及软件测试的辅助。AI可支持代码生成应用包含：代码机器学习、自然语言转化、代码生成优化、修复调试等。
最后：AI时代给数据治理带来诸多变化及挑战，如：隐私安全、元数据的改变、数据生命周期的再定义、数据标准及规范的修订等。企业CIO需权衡公有AI的企业内使用，私有AI的企业内测试及建设问题。