专题征文 | AI时代的数据智能治理

2025-06-03

专题征文 | AI时代的数据智能治理

随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术的飞速发展，尤其是大模型如GPT系列的推出，AI已正式步入生产应用的新纪元。AI应用的广泛部署，不仅带动了大数据智能市场的蓬勃发展，同时为数据治理领域注入了新的活力。

应用AI技术显著增强了数据治理的智能化水平，从而实现更高效、更准确的数据管理和分析，比如：

在传统的元数据管理中，对于非结构化元数据的采集通常是通过创建非结构化数据的搜索索引方式实现，而AI技术能快速实现元数据的最初业务词库构建，提取各类有价值的非结构化元数据。

主数据是企业核心业务实体的数据，是各业务应用和各系统之间进行信息交互的基础。在主数据管理的过程中，企业可能面临如何在数量庞大的数据项中识别主数据、如何建立统一的主数据标准等问题。利用AI技术，能够自动识别主数据并构建完整的主数据视图。

在数据标准的实施初期，需要对数据库字段进行摸底，识别出共有的、重复使用的字段，作为建立数据标准的依据。如果完全靠人工梳理，工作量巨大且容易出错，而借助大语言模型，可以极大缩减人工和时间成本。

数据质量是保证数据高效应用的基础，利用深度学习提取并识别存在的质量问题，从而制定有效的数据质量评估指标，最大化实现该指标下的数据质量的提升。

AI技术可以进行敏感数据的实时精准分类分级，而数据的分类分级是数据安全治理的核心环节。未来，通过AI技术降低数据治理的门槛将成为数据治理发展的重要方向。

有效的数据治理既能为AI模型提供高质量的数据，也能确保数据的隐私安全。为了推进AI时代下的数据智能治理，《计算机应用研究》特设“AI时代的数据智能治理”专题。本专题聚焦AI技术与数据治理的融合，深入探讨基于AI的数据分析处理技术，进而促进数据智能治理的发展与应用。

本专题诚邀国内外专家学者和研究人员投稿，展现数据治理技术方面的高水平研究成果，分享在数据智能治理发展与应用中取得的实质性进展，并进一步探讨AI 技术给数据治理带来的机遇与挑战。

征文主题包括但不限于以下几个方面：

论文必须具有原创性、学术性、科学性、准确性、规范性和可读性，所述内容应为作者独立或与他人合作完成的研究成果，且未在国内外公开发行的刊物或会议上发表过，不存在一稿多投问题。
论文一律用Word格式排版，格式请参照《计算机应用研究》提供的“论文写作模板”以及近期已发表的论文。
投稿请通过《计算机应用研究》官方网站(https://www.arocmag.cn/)完成，并在投稿时提供联系方式。请在投稿栏目项选择“AI时代的数据智能治理专题”或在论文标题后注明“(AI时代的数据智能治理)”字样，以标识为本专题投稿。
稿件经评审确定采用后，将在2个月内网络首发出版，6个月纸质见刊。