让我们来看看您的企业可能很快会面临的一些最常见的数据治理挑战。
1.资源有限
当然，您的组织可能看起来没有资源（包括预算或人力）来维持持续的数据治理计划。除了 IT 工作之外，您的团队可能还需要兼顾多项优先事项，您不能简单地将数据治理职责交给现有的 IT 团队。
许多组织都在努力满足 数据策略 和数据治理工作，但事先没有计划将资源投入到这些需求中。不要让这种情况发生在你身上。确保在每年或每季度分配资源时包括数据治理计划，并在业务流程中利用自动化来减轻员工负担并从收集的数据中获得最大价值。
2.数据孤岛
数据 变得越来越孤立 或分段。发生这种情况的原因有很多，包括：
快速的数据收集速度
新技术的不断发展和更新
新数据源
不断发展的企业基础设施
随着您的企业收集越来越多的数据，您必须小心不要让数据变得过于孤立。如果您这样做，您将很难甚至无法分析数据本身并从信息中得出有意义的结论。
缺乏领导力
从个人角度来看，许多企业在数据领导力方面举步维艰，或者说缺乏数据领导力。数据治理应成为重中之重，原因有三：
您的管理团队需要有人为他们指明方向
治理领导者可以帮助制定组织中每个人都需要遵循的内部政策
不是每个人都是 数据素养
您任命的数据治理官应该知道如何通过数据建模、演示等方式分解 智利电话号码数据 有关数据治理的担忧或想法。这样， 数据治理仍将处于最前沿 实现公司的目标，而不会被误解为浪费资源或时间。
数据质量差且背景信息不充分
太多企业浪费时间和资源收集与其使命或目标无关的数据。事实上，数据治理的一个关键部分是确保您的公司只获取其发展和满足股东期望所需的数据。
Symbolic AI 采用基于规则的方法，可全面了解任何给定的模型。通过这种透明度，用户可以直接深入研究流程的内部运作，快速检测数据或算法中的错误，然后创建新规则来纠正错误。这不仅简化了 AI 项目并降低了成本，还通过揭示数据使用方式来降低数据收集固有的风险——这些知识可以与客户、客户或任何其他用户群共享。
基于机器学习和符号人工智能相结合的自然语言混合方法提供了最佳的解决方案：完全理解人类语言，并能利用机器学习的数据处理能力从非结构化数据中提取价值。
有了这个框架，我们就可以开始构建负责任的人工智能，让企业能够以比以前想象的更快、更远的速度扩展其业务模式。