艾瑞咨询：2022年中国面向人工智能的数据治理行业研究报告_76页_3mb

中国面向人工智能的数据治理行业研究报告总结

核心内容

本报告围绕中国人工智能（AI）技术应用背景下数据治理的发展现状、需求传导、体系架构及未来趋势进行分析。随着AI技术的快速落地，数据治理的重要性日益凸显，其不仅是数据服务与应用的基础，更是AI规模化应用的关键支撑。报告指出，当前数据治理面临多源异构数据的处理挑战，尤其是非结构化数据的治理，是提升AI应用效果的重要环节。

主要观点

• 数据治理的重要性：数据治理在AI应用中起着至关重要的作用，直接影响AI模型的训练效果和应用效率。
• 数据治理需求的提升：AI应用对数据质量、实时性、多样性等提出了更高要求，推动了数据治理需求的快速增长。
• 行业发展趋势：数据治理与AI应用的融合成为主流趋势，推动了大数据智能市场的蓬勃发展。
• 体系优化方向：面向AI的数据治理体系需融合传统数据治理经验，构建以AI应用为核心的数据治理架构，提升数据的可用性、质量和时效性。

关键信息

• 数据类型与治理挑战：企业数据主要包括结构化、非结构化和半结构化数据，其中非结构化数据占比高达80%，但利用率较低，成为数据治理的重点对象。
• 数据治理需求传导：AI应用对数据治理提出了新的要求，包括数据融合、质量优化、特征工程、实时数据接入等。
• 数据治理的体系搭建：面向AI的数据治理体系需包含数据标准管理、数据集成管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据质量管理等模块，以支持AI应用的数据需求。
• 数据治理的市场需求：2021年面向AI的数据治理市场规模约为40亿元，预计到2026年将突破百亿，年复合增长率（CAGR）达21.3%。

行业规模与受益圈

• 行业规模：2021年大数据智能市场规模约为553亿元，预计2026年将达1456亿元。
• 受益圈：数据治理与AI应用的融合吸引了咨询公司、数据服务提供商和AI产品服务商的广泛参与，形成了多元化的行业竞合格局。

实践应用

• 金融行业：AI在金融领域的应用主要集中在智能风控、智能营销等场景，对数据质量要求高，需建立面向AI的数据治理体系以提升模型效果。
• 零售行业：AI应用推动了零售企业的数字化转型，重点在营销运营和供应链管理方面，需解决数据孤岛、数据采集及时性等问题。
• 医疗行业：AI在医疗领域的应用涵盖医学影像、医保控费、基因检测和新药研发等，数据治理是提升AI应用效果的关键。

治理趋势与挑战

• 治理陷阱：企业需避免“数据埋点大而全”的治理陷阱，注重数据治理的运营流转和数据安全合规。
• 技术趋势：联邦学习技术、数据的“自治与自我进化”成为未来数据治理的重要方向，有助于提升数据安全和处理效率。
• 数据治理体系优化：通过构建数据准备、数据质量、数据标准和特征管理中台，实现数据治理的流程化、标准化和体系化，提升AI应用的落地效率和效果。

产业生态圈

• 产业链结构：大数据智能产业生态圈包括上游数据源、中游数据产品开发与治理服务、下游AI应用。
• 主要参与者：中游厂商包括AI基础数据服务商和面向AI的数据治理平台服务商，其通过数据治理提升AI应用效果。
• 应用场景：AI在金融、零售、医疗等行业的应用场景不断扩展，推动了数据治理的多样化发展。

数据治理的体系搭建与优化

• 体系构建：面向AI的数据治理体系需以数据治理为核心，结合AI应用需求，进行数据准备、数据质量、数据标准和特征管理等方面的优化。
• 数据准备：数据准备包括数据采集、数据处理和数据应用，需支持AI模型的离线训练和实时推理。
• 数据质量：数据质量需从数据有效性、一致性、唯一性、时序性、完备性、完整性、合理性和准确性六个维度进行管理。
• 数据标准：数据标准的建立是实现数据共享和复用的基础，需结合国家标准、行业标准和企业自身需求，形成统一的数据定义和价值体系。

未来展望

• 市场增长：面向AI的数据治理市场预计将持续增长，五年内规模将突破百亿。
• 技术发展：随着AI技术的成熟和应用的深入，数据治理将更加智能化、自动化，形成“治理+AI”的良性循环。
• 行业影响：数据治理将推动各行业的数字化转型，提升AI应用的效率和效果，为企业发展提供新的增长点。

总结

本报告全面分析了中国面向人工智能的数据治理行业的发展现状、需求传导、体系架构及未来趋势，强调了数据治理在AI应用中的关键作用。随着AI技术的广泛应用，数据治理的需求不断增长，行业规模持续扩大，市场参与者日益丰富。未来，数据治理将更加注重数据质量、实时性、安全性和智能化，推动AI应用的高效落地和持续优化。