20220329-艾瑞股份-中国面向人工智能的数据治理行业研究报告_76页

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

本报告深入探讨了中国面向人工智能的数据治理行业的发展现状、趋势及行业生态。随着人工智能技术的广泛应用，数据治理的重要性日益凸显，成为推动AI应用规模化落地的关键环节。

主要观点

1. 数据治理的重要性：数据治理不仅是企业实现数据服务与应用的必要阶段，更是AI应用落地的基础。传统数据治理体系难以满足AI对数据质量、多样性及实时性的高要求，因此需要构建专门面向AI的数据治理体系。

2. 行业规模与增长：2021年大数据智能市场规模约为553亿元，预计2026年将突破1456亿元，CAGR为21.3%。面向AI的数据治理市场规模约为40亿元，预计五年后将突破百亿。

3. 数据类型与治理需求：非结构化数据占比高达80%，但利用率仅30%，成为数据治理的重点。AI应用需要融合多源异构数据，提升数据质量与特征维度，以支持模型训练与优化。

4. 治理需求与技术挑战：AI应用对数据质量要求高，需避免“garbage in, garbage out”现象，同时需解决数据孤岛、数据不一致、数据实时性等问题。

5. 行业参与与竞合格局：数据治理与AI应用的融合推动了咨询公司、数据服务提供商和AI产品服务商的多元参与，形成竞争与合作并存的行业格局。

6. 未来趋势与治理陷阱：企业需避免数据埋点大而全的陷阱，建立符合管理现状的数据安全治理框架。联邦学习技术有助于提升数据安全合规性，数据的“自治与自我进化”成为未来数据处理发展的必由之路。

关键信息

数据治理范围界定

• 数据类型：包括结构化、半结构化、非结构化数据，以及内部与外部数据。
• 数据生命周期：数据治理贯穿数据生命周期，包括数据清洗、存储、计算与服务应用等环节。
• 数据治理目标：实现数据的可知、可用、可管，成为业务发展与创新的基石。

数据治理体系架构

• 核心模块：包括数据标准管理、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、数据模型管理、数据服务与数据安全管理。
• 体系优化：基于AI应用需求，优化数据治理模块，提升数据质量、规模与时效性。

数据治理需求传导

• 数据准备：AI模型分为离线训练与上线推理阶段，需明确数据采集来源、时间间隔及数据类型。
• 数据融合与质量优化：需解决数据不一致、缺失值、错误值等问题，建立六维度数据质量管理体系。
• 特征工程：通过特征管理中台，将多源异构数据转化为结构化数据，支持AI模型训练。

数据治理效果优化

• 数据采集准备：优化数据采集频率与时间间隔，支持实时数据接入。
• 数据质量与标准：建立多维度数据质量管理体系，提升数据标准统一性与共享性。
• 数据特征维度：提升数据特征维度，优化模型拟合效果。
• 模型迭代优化：建立数据采集与反馈分析的闭环体系，实现模型持续迭代优化。

数据治理与AI应用融合

• 数据治理与AI应用的双向驱动：数据治理厂商与AI厂商在AI应用的推动下，逐步向对方领域延伸。
• 数据治理的行业应用：金融、零售、医疗等行业的数据治理需求各异，需针对性建设数据治理体系。

行业实践

金融行业

• 信息化建设阶段：金融行业是信息化发展最成熟的行业之一，经历了从基础建设到AI应用的演变。
• 高频高价值场景：智能风控、智能营销、反欺诈等应用广泛，数据治理需求高。
• 数据治理体系建设：需以数据质量为核心，建立标准化、智能化的数据治理工具，实现数据闭环。

零售行业

• 信息化建设阶段：零售行业正加速数字化转型，从线下向线上线下融合转型。
• 高频高价值场景：营销运营与供应链管理是核心业务场景，需解决数据孤岛、数据不一致等问题。
• 数据治理体系建设：以AI应用为驱动力，注重行业Know-how沉淀与技术实力，构建数据治理闭环。

医疗行业

• 信息化建设阶段：医疗行业经历了数字化与智能化阶段，医院信息化程度较高。
• 高频高价值场景：医学影像辅助诊断与医保控费是院内应用的成熟领域，基因检测与新药研发是院外应用的潜力方向。
• 数据治理体系建设：需打好数据基础，加强平台建设与场景切入，建立持续迭代的数据治理体系。

产业图谱与参与者

• 产业链结构：分为上游（数据源与数据产能）、中游（数据产品开发工具与管理服务）、下游（AI应用）。
• 中游参与者：包括AI基础数据服务商与面向AI的数据治理平台服务商，如4Paradigm、明略科技、阿里云等。
• 行业竞合格局：咨询公司、数据服务提供商与AI产品服务商构成三方阵营，共同推动行业发展。

总结

面向人工智能的数据治理是传统数据治理体系在AI应用需求下的升级，旨在提升数据质量、规模与时效性，支持AI模型的高效训练与应用。随着AI应用的普及与数据治理需求的释放，行业规模将持续增长，企业需结合自身数据基础与AI需求，构建针对性的数据治理体系，实现数据价值最大化。