一、什么是多模态数据治理
多模态数据治理指对多种数据结构的数据进行有效管理、存储、处理、分析和应用的过程。多模态数据主要包括文本、图片、视频、音频等类型的数据。多模态数据治理的目的是让不同类型的数据能够互相融合，形成新的内容供使用。我们可以把这个过程理解为是一个新内容创作和生成的过程。
二、为什么多模态数据治理成为一种趋势
是传统数据治理失灵了吗？还是时代发展的必然？
随着移动互联、物联网等设备的使用，数据类型和来源越来越丰富，全球近80%的数据为非结构化数据，而传统的数据治理模式无法有效处理这些多源异构的数据；随着人工智能技术的发展，传统数据治理模式也不断更新，融合了更多AI技术，处理异构多来源数据，在垂直领域也表现出了一定的优势，比如文本处理、图片处理；大模型技术的演进为多模态数据治理提供了更强大的工具支撑，不仅是工具本身，甚至在算法层面、理论研究，为数据治理注入新的活力。
数据治理本身作为一门不断发展迭代的技术，自2018年DAMA-DMBOK 2发布至今，其理论体系也不断完善，不仅融合了数智化的工具以及技术，同时也在向着数据要素价值释放的方向在探索。多模态数据治理更像是对传统数据治理理论的补充和完善。
三、多模态数据治理三步法
（1）先准备：数据准备
数据准备阶段完成数据收集、存储以及预处理。详细看<