人工智能如何重新定義主數據管理
傳統主數據管理的挑戰
傳統的主數據管理（MDM）系統長期依賴人工操作與靜態規範，面對數據來源多樣、更新頻繁的現實，容易產生資料不一致、錯誤與冗餘問題。隨著企業規模擴張與業務複雜度提升，傳統MDM難以滿足即時性與準確性的需求。
人工智能的應用價值
生成式人工智能與機器學習技術的發展，為主數據管理帶來了根本性變革。AI能夠自動識別、分類與標準化數據，大幅減少人工幹預，並持續優化數據品質與一致性。
例如，AI驅動的自動化系統可智能辨識敏感數據類型，並自動應用相應的治理策略，提升數據安全與合規性。
智能化平臺的實踐案例
- Informatica 10.2版本引入CLAIRE引擎，提供由人工智能驅動的企業數據目錄，實現端到端的數據管理。
- 帆軟科技提出主數據管理在AI時代的變革，強調AI在數據去重、標準化與渠道管理中的應用，有效減少資訊錯誤。
- 龍石數據指出，AI時代的數據治理已從人工操作進化為智能系統，能應對數據爆炸式增長與來源多樣化。
數據治理的未來方向
隨著大模型與雲原生技術的發展，元數據管理將成為數智融合的關鍵基礎。企業需建立企業級數據目錄，實現數據的資產化管理，並透過AI持續優化數據品質與可用性。