在数据驱动决策的时代，数据治理已从单纯的法规遵及数据质量从发展成为推动明智决策的战略举措。

AI赋能数据治理能力的十大模式：

一、向数据资产所有者推荐：人工智能视角

LLM 可以分析使用模式和访问权限，以推荐最合适的数据资产所有者。此过程涉及分析谁经常访问和修改数据资产、谁拥有必要的权限以及谁根据其角色或过去的项目拥有相关专业知识。

这种由人工智能驱动的数据资产所有权分配方法可确保问责制并促进负责任的数据管理。它还有助于保持数据治理框架的最新状态，因为随着角色的变化或新数据资产的创建，可以重新评估和更新数据资产所有权。这不仅可以提高数据治理流程的效率，还可以确保数据资产由最合适的个人管理，从而提高数据质量和信任度。

二、保护数据：自动审查访问和策略

LLM 可以解释安全策略，使其能够自动审查和标记潜在的访问违规行为。这涉及分析用户角色、访问模式和数据资产的敏感度，以确定访问权限是否符合既定的安全策略。

这种主动方法不仅可以增强数据安全性和合规性，还有助于维护最小权限原则，确保用户只能访问他们需要的数据。通过自动审查访问权限和策略，我们可以在不断变化的数据格局和监管要求下维护强大而安全的数据治理框架。

三、语境感知翻译：利用人工智能跨越语言障碍

在数据治理领域，语言障碍可能带来重大挑战，尤其是对于在不同地区运营的全球组织而言。这时大语言模型 (LLM) 的强大功能便得以发挥，它能够实现超越逐字逐句翻译的上下文感知翻译。通过理解文本的上下文，大语言模型 (LLM) 可以提供更准确、更有意义的翻译，确保保留原文的本质和细微差别。

四、通过自动定义丰富词汇表术语

基于我们之前的工作，我们可以扩展 LLM 的使用范围，为大量词汇表术语生成定义和其他类型的元数据。利用 OpenAI API 自动填充术语定义，不仅减少了数据管理员所需的手动工作量，而且还确保了整个组织的一致理解。

五、自动实体链接：连接术语和数据资产

大型语言模型在数据治理中最强大的应用之一是自动实体链接。此过程涉及识别词汇表术语和数据资产之间的相关联系，从而创建更全面、更互联的数据治理框架。

通过自动实体链接，LLM 可以分析数据资产的上下文和内容，并将其链接到适当的词汇表术语。这不仅可以增强数据资产的元数据，还可以通过现实世界的示例和应用丰富词汇表术语。

这种自动化程度大大减少了维护和更新这些链接所需的人工工作量，确保数据治理框架在创建新数据资产和更新现有数据资产时保持最新和相关性。此外，它还为用户提供了对其数据格局的更全面了解，促进更有效、更明智的数据使用和决策。

六、追溯血统：从代码到见解

LLM 可以理解代码，这项技能可以用来识别自定义应用程序的血统。这可以简化跨管道和记录来跟踪数据转换的复杂任务。

七、整理数据资产：人工智能驱动的方法

LLM 可以分析和生成数据资产的描述性元数据，从而改变我们管理数据的方式。这涉及了解数据资产的内容、背景和用途，然后生成相关元数据，例如定义、摘要、关键字或标签。

八、对齐本体：人工智能桥梁

LLM 可以协调组织内的不同本体或分类法，这项任务在医疗保健、制造业、金融等领域至关重要，因为这些领域经常使用多个复杂的本体。

九、超越关键词：语义搜索时代

LLM 可以在数据治理工具中启用语义搜索功能。这使用户能够根据查询的含义和上下文找到相关的数据资产，从而超越基于关键字的搜索的限制。

十、与数据对话

LLM 可以为聊天机器人或语音助手等对话界面提供支持，使用户能够使用自然语言与数据治理工具互动。