数据安全可防止信息被盗用或未经授权更改。金融机构使用多因素户信息（如支票账户和信用卡号）免受未经授权的访问。
数据隐私确保以负责任和合乎道德的方式收集、存储和使用个人信息。医疗保健提供者需要收集患者信息以提供医疗服务。这意味着他们可能制定了规则，以确保他们仅收集和使用为此目的所需的信息。
数据架构描述了整个组织如何组织、集成和管理数据。数据湖存储原始数据，数据仓库存储结构化和处理后的数据，数据库管理事务操作。在这种架构中，供应商数据（如下订单、付款信息和发货日期）将存储在数据湖中。
数据管理包括用于组织、存储和访问数据的流程和工具。数据平台（如data cloud）使公司能够全面了解客户。借助实时数据，零售客户服务代表可以在通话过程中查看客户的单一视图 - 包括店内和在线购买、忠诚 电报 度状态和移动应用数据。
通过整合数据治理的这些基本要素，您将为 ai 的成功奠定坚实的基础。但为什么呢？
全球数据安全趋势报告
学习必备的工具和策略来确保不断增长的数字环境的安全。
获取报告
数据治理和人工智能如何联系在一起？
人工智能利用数据来学习、做出决策并提高其能力。没有数据，人工智能就无法理解模式、做出预测或找到解决方案。理论上，人工智能使用的数据越多，它就越好。然而，数据的质量比数量更重要。随着人工智能在各行各业的快速增长和采用，这意味着数据治理比以往任何时候都更加重要。