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。