上個月，一位老友約我喝茶。他是某知名互聯網公司的數據總監，聊天時滿臉愁容。

 "潤總，我們公司數據治理團隊有50多人，每天忙得團團轉，可數據質量還是一團糟。老板問我，這些年投入這么多，為什么效果還是不理想？" 

我問他："你們現在怎么做數據治理的？" 

"還能怎么做？人工清洗、人工標注、人工檢查，累死累活。剛清理完這批數據，那邊又來了新的臟數據。感覺永遠在打地鼠，永遠打不完。" 

這個場景，估計很多做數據的朋友都似曾相識。傳統的數據治理，本質上是一種"人治"模式。 

而現在，AI大模型正在徹底改寫這個游戲規則。

人治模式：一個必然失敗的商業邏輯

讓我們先看看傳統數據治理的問題到底出在哪里。

好比你開了一家餐廳，每天需要處理成千上萬的訂單數據。

傳統的做法是什么？雇一堆人，每個人負責一部分數據的清洗和檢查。

聽起來很合理，對吧？但問題來了。

首先是效率問題。

人工處理數據就像用手洗衣服，一件一件地搓，累得要死，還洗不干凈。

一個數據分析師一天能處理多少數據？幾百條？幾千條？而現在企業每天產生的數據是什么量級？幾十萬條、幾百萬條...

其次是成本問題。你要養50個數據治理的人，每個月的人力成本就是幾十萬。數據量越大，需要的人越多。這種線性增長的成本結構，注定了這個模式不可持續。

最要命的是質量問題。人會累，人會走神，人會出錯。今天小張心情不好，數據質量就下降了。明天小李請假了，整個流程就卡住了。這種不穩定性，讓數據治理變成了一場永無止境的救火。

這就是傳統"人治"模式的本質問題：它違背了商業的基本邏輯——規模經濟。

智治模式：重新定義數據治理的商業模式

現在，AI大模型來了。

帶來的不僅僅是技術升級，表象而言，更是商業模式的根本性變革 - AI智治"模式。

什么意思？就是用AI的智能化能力，替代傳統的人工操作，構建一個自動化的數據治理閉環。

這個閉環是怎么運轉的？

首先，AI大模型可以自動從各種數據源抓取數據，不管是結構化的數據庫，還是非結構化的文檔、圖片、視頻，統統可以處理。

好比一個超級清潔工，不挑活，什么臟活累活都能干。

通常在傳統模式下，數據清洗需要人工制定規則，人工執行操作。

而AI大模型可以自動識別數據中的異常、重復、缺失，并且自動修復。更厲害的是，它還能自動給數據打標簽，告訴你這個數據代表什么意思。

一旦發現問題，立即預警，立即處理。不用等到月底匯報，不用等到老板發火。

AI大模型會根據歷史數據和處理結果，不斷優化自己的策略。處理得越多，越聰明；用得越久，越精準。

整個過程，人的參與度降到了最低。人只需要設定目標和規則，剩下的交給AI就行了。

當然，這是一個相對理想的狀態！

結語

從人治模式到AI智治，已經不僅僅是技術的進步和期許，更是思維方式的轉變。

傳統的數據治理，關注的是如何管理人，如何提高人的效率。而AI數據治理，關注的是如何設計系統，如何優化算法。

這種轉變，要求我們重新思考數據治理的本質。

數據治理的目標，不是讓人工作得更辛苦，而是讓數據流動得更順暢。不是增加更多的檢查環節，而是減少更多的質量問題。

那么， AI數據治理的時代來了？