一、当数据成为“负资产”

“我们正在因大数据太多而淹死，却又因大知识太少而饿死。” 中国科学院院士陆汝钤的一句话，道破了数字时代企业数字化转型的困境：

市场部需要客户画像，IT部门耗时2周仍未打通分散在10个系统中的数据；
财务季度报表因数据口径不一致，被迫人工核对3万条记录，错过最佳披露时机；
新上线的AI模型因训练数据质量差，预测准确率暴跌，业务损失超千万……

这些场景背后，是传统数据治理模式已无法应对的三大现实挑战：

数据爆炸式增长：企业数据量年均增速超60%，但治理效率仍停留在人工/半人工时代；
合规高压常态化：全球数据隐私法规年均新增200+条，人工监控如同大海捞针；
业务敏捷性需求：从数据需求提出到业务可用，平均耗时27天，远跟不上市场变化。

当数据从“金矿”沦为“泥潭”，一场治理模式的颠覆性变革正在发生-DeepSeek驱动的AI数据治理，正重新定义规则。

二、传统数据治理的局限

传统数据治理方式通常是一种“数据优先”的治理方法，强调对数据的严格控制和标准化流程。这种模式在面对快速变化的业务需求和法规更新时，显得过于僵化，难以快速调整，更侧重于强调“人治”的重要性，治标不治本的模式难以适应动态的环境。主要体现在以下五点：

1、人工主导的“作坊式”流程

手动编写SQL脚本清洗数据，逐条检查数据隐私字段，过分仰赖专家经验，导致效率与规模的冲突。

2、工具碎片化，加剧孤岛形态，进一步提升治理成本

多工具并行使用，且彼此割裂，运营团队各自独立运行，跨工具协同作业面临管理整合和工具整合双重压力。

3、被动响应，治标不治本的“怪圈”

“救火式”治理逻辑，导致业务风险滞后，成本损失可超千万（IBM研究数据：事后修复成本是事前预防的6-8倍），且治标不治本，亡羊补牢，晚矣。

4、规则体系僵化，难以适应动态变化的环境

传统数据治理模式更多依赖规则库的建设，通过规则适配，以达到自动化或半自动化的数据清洗。随着企业新业务的发展，国家新监管政策的要求，调整规则库以适应业务需求，需要重新投入人力进行规则调整，甚至需要开发，其维护成本需要至少15天。据麦肯锡调研，AI驱动的模式下，可以缩短至3天甚至更短。

5、数据价值转换率低，治理与业务严重脱节

为了治理而治理，已经成为传统数据治理领域的一种怪相，虽一部分原因源于管理权的失衡，还有相当来源于传统数据治理面临的实际困难：周期长、投资高、短期难见成效，对于国内大多数企业来说，尤其是各组织一把手面临不小的政治风险。（央企一把手平均换届频率4或5年，地方政府换届频率为5年，地方招商局平均换届频率3年）

所以“为治理而治理，业务参与度不足”的怪圈一直存在，所以我们看到年年在治理，但是成效不显著的特点，导致治理成本投入产出比失衡，且对业务贡献价值不高的现象。

但我们就因此而不治理数据吗？不能，不治理，更不能用。

三、DeepSeek的颠覆逻辑

随着人工智能技术的发展以及广泛的应用，DG4AI的实践应用越来越广，从单点技术的使用，到AI数据治理平台上线，AI已完全融入数据治理的产品和业务中，全体系的融入带来数据治理业务的巨大变革。美国高盛银行通过引入AI数据治理平台，将数据标准化处理时间缩短了80%，数据质量准确率提升至99.9%。富士康引入AI数据治理平台，协调机器人作业，使得iPhone主板的贴片效率提升了12% 。

随着DeepSeek大火，越来越多的企业接入DeepSeek，DeepSeek在数据治理领域也将带来巨大推动效应，因此，AI重构治理DNA势不可挡。

DeepSeek重构数据治理逻辑领域主要体现在如下几点：

1、数据智能发现

通过对接入数据提供自动扫描功能，将接入的结构化数据和非结构化数据等进行自动化扫描，结合分类规则或AI自动分类算法，实现接入数据的自动化分类，并生成动态数据资产地图，可精确到字段、合规要求、标准要求等。

2、治理规则库的自我进化

据媒体介绍，DeepSeek提供3000+行业治理场景训练模型规则库，能够自动推荐字段标准化规则、隐私脱敏策略、数据质量校验规则。是否开源不详。另，传统数据治理领域的规则库在该模式下依然有效，且暂时没有可替代的最佳方案。DeepSeek-R1-Zero方法通过使用基于规则的奖励来指导数学、代码和逻辑推理任务，大大提升在推理数据处理方面模型输出的质量。DeepSeek在其V2版本中提出了Multi-head Latent Attention（MLA）和基于DeepSeekMoE的语言模型结构。这些技术能够有效解决“采用不同专家系统处理不同数据输入”的问题，可有效解决对应领域的专业问题。

3、质量监控规则模式变化促进风险可控提升

此外，也可以通过构建知识图谱的方式识别跨系统数据不合规的冲突。

4、持续运营服务化能力提升

从传统数据治理的“项目制”到人工智能支撑的“服务化”模式的转变。

四、DeepSeek+数据治理落地指南

传统数据治理从流程上包括数据源接入、数据存储、数据清洗、数据分类、数据利用等几个关键步骤，其中数据存储又涉及到数据仓库的建设。

DeepSeek+数据治理模式依然也包括这些步骤，实际落地中，结合传统数据治理的优势，融合了人工智能技术的应用。

1、数据源接入

数据源类型：依然支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

接入方式：

API对接：通过 RESTful API实现与DeepSeek的对接。
文件上传：DeepSeek本身提供数据文件的直接上传。
数据库同步：DeepSeek可通过对接JDBC数据库，定期同步数据。

2、数据存储

存储数据来源：直接接入的数据或清洗/分类/关联后的数据。

数据仓库建设方式：数据仓库的建设依然遵循传统数据治理中数仓建设方法论。DeepSeek本身也能提供存储服务，也可以选择自有的存储服务或者云上存储服务。

3、数据清洗

数据清洗的范畴：重复数据、填补缺失值、纠正错误数据、数据类型错误、模糊数据识别、量纲统一等。

错误数据：通过规则引擎或机器学习模型，实现异常数值识别。其中机器学习模型为人工智能工具，一般采用孤立森林Isolation Forest和自动编码器Autoencoder实时异常数值识别和模式偏差识别。

自动去重：识别并删除重复记录。

缺失值填充：支持填充、删除或标记缺失值。按照缺失比例执行相应处理方式，其中缺失比例为自动扫描后，某一列缺失字段项所占比例。

格式标准化（量纲统一）：统一数据格式（如日期格式、货币单位、地址等自动校验）。

数据类型错误：对于结构化数据，通过规则库、数据标准等自动修复字段类型错误。跨表外键冲突的情况下，自动识别冲突类型，给出建议规则。

模糊数据识别：模糊数据一般是在非结构化数据中存在，如文档、图片中的数据，或图像中的元数据，对于该类数据通过OCR识别纠错（）或自动补全缺失的EXIF信息即可。当然准确率也不是100%，如果准确率要求非常高，还是需要一定的人工校验的。

其他：基于知识图谱识别关联字段或使用BERT模型理解文本语义，修正语序逻辑等问题，该类问题均属于多模态数据治理相关内容。

4、数据分类

分类方式：

规则引擎：根据预设规则进行分类。
AI分类：利用深度学习模型自动识别数据类别。

5、数据关联

关联方式：

键值关联：通过主键和外键进行关联。
模糊关联：通过相似字段（如名称、地址）进行关联。

6、数据利用

数据利用最常见的方式，是将数据可视化。对于可视化来说，DeepSeek并无突出的特色，依然采用传统数据治理可视化方式实现。

总结：以上实现方式，与传统数据治理平台实施数据治理并无不同，区别在于融合了人工智能的相关工具或能力。

目前，DeepSeek在数据治理领域并没有具体案例，诸多企业通过集成DeepSeek能力以增强大模型的能力，主要应用在通用智能问答、代码优化、运维服务提升等方面。

结尾的话

虽然DeepSeek横空出世，打乱了原有大模型格局，但随着人工智能逐步与各行各业相结合，基于人工智能的数据治理也会进入一个新的竞争格局。

本文来自公众号：数据那些事