银弹谷:面向人工智能的数据治理

AI技术创新应用大规模落地,带动大数据智能市场蓬勃发展
近年来,随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升,人工智能应用已从消费、互 联网等泛C端领域,向制造、能源、电力等传统行业辐射。各行业企业在设计、采购、生产、管理、营销等经济生产活动 主要环节的人工智能技术与应用成熟度在不断提升,加速人工智能在各环节的落地覆盖,逐渐将其与主营业务相结合,以 实现产业地位提高或经营效益优化,进一步扩大自身优势。AI技术创新应用的大规模落地,带动了大数据智能市场的蓬勃 发展,同样也为底层的数据治理服务注入了市场活力。

2021年市场规模约为553亿元,金融数据率先得到价值释放
据艾瑞咨询统计测算,2021年涵盖大数据分析预测(机器学习/深度学习模型)、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能 市场规模约为553亿元,预计2026年市场规模将达到1456亿元,2021-2026 CAGR=21.3%。随着市场大数据基础的完 善与数据需求的唤醒推动,大数据智能市场的规模将持续走高,但未来在行业理性建设与增量市场逐步完善的大背景下, 大数据智能市场增速会出现下降趋势。从细分结构来看中,金融领域的数据价值率先得到释放,市场规模占比高达32%。

融资规模稳步提升,事件数量创历史新高
从2011-2021年的投资数量来看,资本市场对大数据智能市场的关注度不断提高,融资事件逐年攀升,2021年大数据智 能市场单年投融资数量已高达99起;从2011-2021年的融资轮次来看,C轮及早期投融资事件占比达到50%。受政策的高 度支持与技术的成熟推动,大数据智能应用在多行业的成功落地极大地增强了市场与投资者的信心,“大数据智能”标签 已成为市场创业与投资的热点,具备市场想象空间与明确使用价值是企业早期吸引投资的关键。

人工智能应用引发的数据治理需求
企业在部署AI应用时,数据资源的优劣极大程度决定了AI应用的落地效果。因此,为推进AI应用的高质量落地,开展针对 性的数据治理工作为首要且必要的环节。而对于企业本身已搭建的传统数据治理体系,目前多停留在对于结构性数据的治 理优化,在数据质量、数据字段丰富度、数据分布和数据实时性等维度尚难满足AI应用对数据的高质量要求。为保证AI应 用的高质效落地,企业仍需进行面向人工智能应用的二次数据治理工作。

面对反复的治理工作,搭建针对性体系解决重复性环节
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。

最后报告还指出,人工智能的数据治理对数据质量、标准、管理、效果都提出了明确的要求和场景。详情请查看报告,文章主要信息来源《2022年中国面向人工智能的数据治理行业研究报告》,下载链接https://www.wenjuan.com/s/R7zaIv1/。

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