在數據驅動決策的時代，數據治理已從單純的法規遵及數據質量從發展成為推動明智決策的戰略舉措。

AI賦能數據治理能力的十大模式：

一、向數據資產所有者推薦：人工智能視角

LLM 可以分析使用模式和訪問權限，以推薦最合適的數據資產所有者。此過程涉及分析誰經常訪問和修改數據資產、誰擁有必要的權限以及誰根據其角色或過去的項目擁有相關專業知識。

這種由人工智能驅動的數據資產所有權分配方法可確保問責制并促進負責任的數據管理。它還有助于保持數據治理框架的最新狀態，因為隨著角色的變化或新數據資產的創建，可以重新評估和更新數據資產所有權。這不僅可以提高數據治理流程的效率，還可以確保數據資產由最合適的個人管理，從而提高數據質量和信任度。

二、保護數據：自動審查訪問和策略

LLM 可以解釋安全策略，使其能夠自動審查和標記潛在的訪問違規行為。這涉及分析用戶角色、訪問模式和數據資產的敏感度，以確定訪問權限是否符合既定的安全策略。

這種主動方法不僅可以增強數據安全性和合規性，還有助于維護最小權限原則，確保用戶只能訪問他們需要的數據。通過自動審查訪問權限和策略，我們可以在不斷變化的數據格局和監管要求下維護強大而安全的數據治理框架。

三、語境感知翻譯：利用人工智能跨越語言障礙

在數據治理領域，語言障礙可能帶來重大挑戰，尤其是對于在不同地區運營的全球組織而言。這時大語言模型 (LLM) 的強大功能便得以發揮，它能夠實現超越逐字逐句翻譯的上下文感知翻譯。通過理解文本的上下文，大語言模型 (LLM) 可以提供更準確、更有意義的翻譯，確保保留原文的本質和細微差別。

四、通過自動定義豐富詞匯表術語

基于我們之前的工作，我們可以擴展 LLM 的使用范圍，為大量詞匯表術語生成定義和其他類型的元數據。利用 OpenAI API 自動填充術語定義，不僅減少了數據管理員所需的手動工作量，而且還確保了整個組織的一致理解。

五、自動實體鏈接：連接術語和數據資產

大型語言模型在數據治理中最強大的應用之一是自動實體鏈接。此過程涉及識別詞匯表術語和數據資產之間的相關聯系，從而創建更全面、更互聯的數據治理框架。

通過自動實體鏈接，LLM 可以分析數據資產的上下文和內容，并將其鏈接到適當的詞匯表術語。這不僅可以增強數據資產的元數據，還可以通過現實世界的示例和應用豐富詞匯表術語。

這種自動化程度大大減少了維護和更新這些鏈接所需的人工工作量，確保數據治理框架在創建新數據資產和更新現有數據資產時保持最新和相關性。此外，它還為用戶提供了對其數據格局的更全面了解，促進更有效、更明智的數據使用和決策。

六、追溯血統：從代碼到見解

LLM 可以理解代碼，這項技能可以用來識別自定義應用程序的血統。這可以簡化跨管道和記錄來跟蹤數據轉換的復雜任務。

七、整理數據資產：人工智能驅動的方法

LLM 可以分析和生成數據資產的描述性元數據，從而改變我們管理數據的方式。這涉及了解數據資產的內容、背景和用途，然后生成相關元數據，例如定義、摘要、關鍵字或標簽。

八、對齊本體：人工智能橋梁

LLM 可以協調組織內的不同本體或分類法，這項任務在醫療保健、制造業、金融等領域至關重要，因為這些領域經常使用多個復雜的本體。

九、超越關鍵詞：語義搜索時代

LLM 可以在數據治理工具中啟用語義搜索功能。這使用戶能夠根據查詢的含義和上下文找到相關的數據資產，從而超越基于關鍵字的搜索的限制。

十、與數據對話

LLM 可以為聊天機器人或語音助手等對話界面提供支持，使用戶能夠使用自然語言與數據治理工具互動。