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在当今的数字化世界中，数据已成为构成业务决策、创新和战略规划基础的重要资产（Schildt，2020 年），（Kolasani，2023 年）。数据治理是指对组织内数据的可用性、可用性、完整性和安全性的全面管理（Solà-Morales 等人，2023 年）。它是一个总体概念，定义了确保有效和高效使用数据所必需的政策、流程、角色、标准和指标（Hatanaka 等人，2022 年）。数据治理的重要性怎么强调都不为过，因为它有助于最大限度地降低风险、确保遵守法律和监管要求并保证数据质量（Mahanti，2021 年）。传统的数据治理方法面临着重大挑战，而数据量的指数级增长和数据格局的日益复杂加剧了这些挑战（Caparini & Gogolewska，2021 年）。主要困难之一是手动管理数据，这很容易出错且耗时。此外，传统的数据治理模型通常不够灵活，无法快速适应数据格局的变化或新的监管要求（Gong et al.，2020）。跨不同系统的数据碎片化以及
利用人工智能创新治理和质量
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