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AI时代，如何构建持续迭代的动态数据治理体系？
2026-02-03 13:57 栏目： 技术学堂 查看()
人工智能来袭，众多企业争相布局 AI，冀望借此实现智能推荐、效能提升与科学决策。
然而，不少企业在落地环节频频遇阻，这才意识到：人工智能的价值释放，离不开高质量数据的强力支撑；而数据要实现长效可用、精准适配，更需筑牢数据治理这一底层基石。
在给很多企业部署数据中台的过程中，我们发现：企业将业务成长寄希望于上一套数据中台！上线后不到一年时间，数据对不上，业务技术互相扯皮，数据中台无用论就此产生。
但是，我们做数据中台的初心，并非给企业一套立竿见影的短效工具，而是让数据治理工作真正有效提升业务，让有效数据为AI赋能。真正落地的持续治理，得靠“工具+方法”双支撑，数据治理要长期做，打造持续迭代的动态数据治理体系。
阿赛普莱 · 为企业沉淀高价值数据
阿赛普莱数据中台始终秉持核心认知：对企业有用的数据，才是真正的数据资产，其核心价值在于为企业沉淀高价值数据，以全流程持续数据治理能力，筑牢 AI 落地的坚实根基。
在数据治理环节，阿赛普莱数据中台构建起多维度的核心能力：
夯实数据质量底座
● 针对质量不合格数据开展清洗转换，从源头提升数据可用性，为 AI 模型训练提供精准、可靠的基础数据。
强化数据预处理能力
● 通过各类算法对数据进行标准化处理，让数据能够无缝适配指标开发、数据标签开发、数据报表开发、数据服务开发等多元场景，降低 AI 应用的数据调用门槛。
支撑海量数据运算
● 具备万亿级数据处理能力，可根据企业数据量灵活扩容计算节点，满足 AI 技术对大规模数据运算的核心需求。
值得强调的是，阿赛普莱数据中台绝非单一的数据清洗工具，而是一套覆盖数据归集 - 处理 - 治理 - 服务 - 资产管理的全流程解决方案。这种全链路的能力架构，完美适配企业持续数据治理的长期需求 —— 唯有通过持续、体系化的治理，才能源源不断地产出高质量、高价值的数据资产，而这，正是 AI 技术在企业场景中成功落地、发挥价值的核心 “底气”。
郑重申明：小伙伴科技以外的任何非授权单位或个人，不得使用我公司案例作为工作成功展示！
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