随着各行业大数据应用的逐渐深入，数据作为基础性战略资源的地位越来越重要，如何构建大数据环境下的数据资产，发挥数据要素资产价值成为企业关注的焦点，数据治理也随之成为数字经济和大数据生态中的新热点。与此同时，在政策、技术、需求等多重因素的推动下，Al己经成为全球科技巨头的布局重点。那么，当数据治理遇上Al (人工智能），将如何相互促进和发展呢？

数据治理是Al应用和发展的前提

企业对全面数据治理的需求

监管机构希望企业能更加清晰地了解数据，对它进行有效的管控；企业管理层希望理清数据资产，降低数据应用的复杂性.对企业进行更高效的管理；企业员工也开始认识到数据的重要性，更多地采用数据驱动的方式来开展工作。数据治理正迅速发展成一种企业核心策略，做好数据治理，让数据更加准确完整，安全合规，释放出数据的无限潜能，挖掘出更多有价值的数据应用。

人工智能技术在应用和实践

确保数据质量和数据安全是最基础的底层保障。由于人工智能的落地应用效果会受到数据质量和安全的影响，更多的企业开始反思并转而去

推动数据质量和安全的提升，建立好的数据环境，再进行人工智能应用的同步研发。大数据是人工智能技术研发、训练的关键，是人工智能长期发展的重要保障。只有当人工智能系统能够获取更为准确、及时、一致的高质量数据，才能提供更有效、有用、精准性高的智能化服务。