数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
面向人工智能的数据治理指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践。用以确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性，数据能够被准确地用于训练和部署AI模型，同时保护数据的隐私和安全。
数据治理在人工智能项目的实施中花费90%以上的精力，而面对企业的各人工智能项目，在AI数据层面多存在反复治理工作，极大拉低了AI应用的规模化落地效率。借助有效的方法论和实用的工具提高数据治理的效率，是企业管理数据资产与实现AI规模化应用的重要课题。
搭建面向人工智能的数据治理体系，可将面向AI应用的数据治理环节流程化、标准化和体系化，降低数据反复准备、特征筛选、模型调优迭代的成本，缩短AI模型的开发构建全流程周期，最终显著提升AI应用的规模化落地效率。
搭建面向人工智能的数据治理体系–解决AI数据的重复性“治理”
人工智能在数据治理中的应用需求迫切。AI技术可用于自动分类数据、发现数据质量问题、智能推荐治理策略等，显著提高治理效率。随着企业部署越来越多AI模型，也出现了对AI本身的数据治理（如训练数据质量、模型输出监控）的需求，形成“治理AI的数据”的新课题。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
