数据是企业生产力和创造力引擎的燃料，而人工智能是最终驱动力。对于当今的企业和社会来说，数据管理和数据治理从未像现在这样重要，因为我们正进入一个新时代，我们需要掌握如何使用数据来推动业务成功和提高客户体验。

由于 AI 的使用，数据量正在增加，越来越多的员工使用数据做出更明智的工作决策，以推动业务向前发展，并减少时间和成本。对话式AI增强了客户体验，因为生成式 AI 正迅速成为业务应用程序和流程的一部分。

但是，要想在人工智能领域取得成功，可靠的数据管理和治理应该是当务之急。即使是最复杂的人工智能算法做出的决策，也取决于可用于训练、学习和决策的数据。随着支持 AI 的应用程序变得越来越普遍，数据质量、相关性和可访问性对于合规性、竞争优势、保证、安全性和对 AI 结果的详细洞察变得更加重要。

数据管理侧重于在整个数据生命周期中整理、存储、处理、监控和保护传入和传出的数据，而人工智能的世界则涉及以对企业越来越有用的方式塑造和解释数据。

数据治理管理政策、流程和控制措施，其中概述数据收集、使用和共享的情况。在人工智能时代，数据治理是一项具有挑战性和紧迫性的追求，需要确保企业满足各种法规，同时平衡数据可用性。它可以保护隐私，并降低数据滥用或未经授权访问的风险。数据治理还规定了有关数据所有权、访问和使用的规则，确保数据驱动决策的开放性、透明度和问责制。

尽管数据驱动的人工智能具有潜力，但在实践中，有效的数据管理和治理往往会给企业带来真正的挑战，例如驾驭复杂的监管框架、确保跨孤岛互操作性，以及克服文化对共享和协作的抵制。随着数据数量和种类的爆炸式增长，以及包含 AI 的应用程序数量不断增加，对可扩展性的需求不断增长。

鉴于人工智能设定的门槛急剧上升，如果要想利用所有新技术，这里需要数据管理和治理方面的创新。企业应获得下一代技术和人工智能驱动实践的支持，例如机器学习、自然语言处理、生成式人工智能、预测性人工智能和向量搜索功能，以帮助自动执行数据管理任务、迁移遗留数据、确保合规性和提高数据质量。他们应该培养一种跨业务部门的数据素养和协作文化，为员工提供正确的技能，以确保每个人都能使用数据来兑现持续创新的承诺。

在AI时代，强大的数据管理和全面的治理是企业成功的两个最重要的基石。当企业在这两方面进行实质性投资时，他们将获得人工智能的好处，包括提高数据质量、数据隐私和数据信任。在各行各业和各个国家，企业必须继续灵活敏捷地调整其数据战略以适应未来的技术。