数据“熵增”之困：AI如何以统一标准重构企业治理秩序

在数据爆炸式增长的AI时代，数据“熵增”正成为企业智能化转型的核心阻碍。Gartner预测，到2027年，80%的数据治理举措将告失败。然而，通过以数据标准为核心，并深度整合AI智能体，企业有望实现数据的“熵减”，构建可持续、高效率的智能数据治理新范式。

数字时代，数据的洪流以前所未有的速度涌入，成为驱动现代经济的底层燃料。然而，这股洪流的背后，却隐藏着一个日益严峻的挑战：数据“熵增”。借用热力学第二定律的概念，企业内部的数据如同一个封闭系统，若无外部能量的持续输入与精妙的感知，便会不可避免地从有序走向无序、从清晰变为混乱。在全球人工智能开发与应用大会上，瓴羊智能数据建设与治理产品Dataphin高级技术专家周鑫指出，当前企业所面临的正是这种数据“熵增”的困境，它正在侵蚀AI的效能，并威胁到数字化转型的根基。

据Gartner公司预测，到2027年，高达80%的数据和分析治理举措可能因各种原因而失效¹。这一警示并非空穴来风，它深刻反映了传统数据治理模式在面对AI时代数据规模与复杂性时的力不从心。当AI Agent这类具备自主决策和行动能力的系统被寄予厚望时，它们往往因底层数据质量的缺失与治理的短板而“空转”，无法真正理解业务语境，更遑论解决实际问题。这种现象，正是“数据熵增”对AI应用产生的直接反噬。

数据「熵增」：AI时代的数据混沌挑战

数据从诞生到消费的整个生命周期，无不面临着“变混乱”的天然趋势。数据孤岛、格式不一、口径混乱、定义模糊，这些都是数据“熵增”在企业内部的具体表现。周鑫将数据治理比作数据世界的“熵减”过程，他强调，这需要“治理工具”作为能量输入，而“标准规范”则扮演了至关重要的“感知”角色²。然而，现实中的数据治理项目往往以失败告终，究其根本，症结在于四个方面：首先，治理动作分散，缺乏体系化方法论，导致努力难以形成合力；其次，治理流程复杂，重度依赖人的能力和素质，难以规模化推广；第三，缺乏工具支撑，导致理论与实施脱节，纸上谈兵；最后，无法持续治理，治理策略难以快速调整，无法适应业务的动态变化。

尤其是当企业试图将AI技术，特别是新兴的AI Agent，应用于业务流程时，这些底层的“数据熵增”问题被进一步放大。一个Agent即便拥有强大的对话能力和计算逻辑，一旦其所依赖的数据质量低下、语义模糊，它便无法构建准确的知识体系，最终只能在业务场景中“空转”，无法产出可靠的、可生产使用的结果。

标准为核心：Dataphin的“熵减”之道

面对AI时代的数据治理挑战，Dataphin提出了一套以数据标准为核心的数据治理方法论，旨在通过“Data x AI”策略重构治理秩序。其核心逻辑在于，以中台方法论构建统一的数据标准，从而打造企业级的“好数据”，并围绕数据生产、数据消费、行业数据流通形成完整的数据要素服务链，最终驱动数据价值的释放。

周鑫强调，“方法论的核心关键，在于以数据标准为中心。数据标准贯穿数据整个生命周期，它让数据治理具备核心抓手，不会漫无目的。”企业应从核心业务入手，先行试点开展业务梳理与盘点，将相关数据统一纳入DataCatalog（数据目录），并在此过程中逐步形成对应的数据标准。一旦标准梳理完成，平台便可基于这些统一的标准，自动实现质量监控与安全分类，从而在源头阻断不规范的数据开发，提升数据的可理解性与细节清晰度，实现数据从生成、开发到消费的全生命周期标准化管理。

这种以数据标准为核心的治理方案，具备三大显著优势：一是体系化，明确了治理目标与路径，告别碎片化操作；二是易落地，借助一体化工具和AI能力，使得复杂理论能够贯穿数据全生命周期；三是可持续，以标准驱动的模式能够更灵活地应对业务变化，有效降低治理的成本与复杂度。通过插件集成、API注册和准实时同步等多种方式采集元数据，并统一纳入DataCatalog，结合质量规则和安全策略进行自动识别与治理，这套方案将传统的复杂治理手段，简化为数据标准的梳理与治理效果的评估过程，数据的“符合标准程度”成为衡量整体数据质量的关键指标。

智能体赋能：AI如何重塑数据治理流程

在数据标准奠定基础之上，AI，特别是语义知识的构建与Agent的应用，成为加速数据治理、实现“熵减”的强大引擎。周鑫指出，Agent要在复杂业务场景中真正发挥价值，必须构建准确且丰富的语义知识体系。Dataphin通过整合元数据、数据标准、数据模型和业务知识四大核心要素，构建了全面的语义知识体系。通过采集统一的元数据，建立涵盖码表、词根、值域及安全分类分级的标准体系，并结合智能构建的概念模型、逻辑模型和物理模型，以及对业务词条和逻辑的高效管理，Dataphin实现了对复杂业务知识的精准映射和应用。

以**NL2SQL（自然语言转SQL）**为例，传统模型在处理复杂查询时常力不从心。Dataphin通过引入业务语义，不仅提升了问题泛化能力，更大幅提高了SQL匹配的准确率。实测数据显示，在45个典型问题中，简单问题的SQL准确率从70%提升至80%，而中等及复杂问题的准确率更是从10%跃升至惊人的60%³。这表明，高质量的语义知识能够显著增强AI对自然语言的理解能力，使Agent不再“空转”。

除了语义知识的强化，AI还被用于对数据治理链路进行全方位提效。基于对微软TaskWeaver框架的改造，Dataphin构建了具备生产化能力的Agent框架，覆盖研发、治理、资产问答等多个场景。例如：

• 智能找表场景：用户不再需要将复杂的业务问题转化为精确的搜索词，AI大模型能够对业务问题进行拆解和泛化，自动关联到全域资产，极大地简化了数据发现过程⁴。
• 数据分析场景：通过专辑机制和丰富的语义知识，解决了因语义缺失或命名干扰导致的找表难题，显著提升了数据分析的效率和准确性。
• 数据治理场景：对于类似“性别”等复杂字段的特征识别，AI取代了繁琐的人工探查和正则表达式编写，将以往需要十几分钟的工作量缩短至几十秒完成。
• 数据管家场景：资产上架涉及的表描述、字段注释、目录归属、标签分类等复杂操作，AI可一键智能生成，大幅降低了人工维护的工作量和操作门槛，显著提升了数据资产管理的效率。

前瞻：迈向自动化与智能化的数据治理范式

当前，数据与AI的融合（Data x AI）在数据治理领域仍处于以模块提效为主的第一阶段。然而，随着AI对复杂节点处理能力的不断增强，Dataphin正致力于将这些独立的智能模块有机整合，构建**“智能工作台”**，以期重构整体业务流程。周鑫表示，未来，这种工作台模式将使得极少的人力能够完成以往复杂的业务，每个环节都将有大量的AI和自动化能力支撑，人类的主要职责将转变为“确认”。

这种范式转变意味着，AI将从辅助提效逐步向自动化、智能化方向迈进，推动企业数据治理的全面升级。它不仅关乎技术层面的革新，更将深刻影响企业内部的工作流、组织结构乃至商业决策模式。一个以统一标准为基石、由智能体深度赋能的数据治理体系，将为企业在AI时代构建真正的竞争优势，确保数据的价值被充分挖掘与释放，从而在数据“熵增”的浪潮中，找到清晰的“熵减”之道。

引文

• 数据治理
• AI Agent
• 数据标准
• 熵增
• 数字化转型
• 语义知识
• 自动化
• 企业级AI