数据治理是什么？
数据治理（Data Governance），是对数据从「生」到「死」全生命周期的系统性管理：谁有权访问、数据是否准确、合不合规、怎么备份、何时销毁。它不是为了管人，而是让数据从「一堆没人说得清的乱账」，变成可靠、可信、可复用的资产。为什么 AI 时代更需要它？
数据是 AI 的「粮食」垃圾进、垃圾出——数据质量差，模型再强也白搭。
合规压力大
各国隐私法规越来越严，数据用错一次可能面临巨额罚款。
安全风险高
训练数据里可能藏着敏感信息，泄露或被污染都会出大事。
数据治理管哪些事？
质量数据的准确性、完整性、一致性，有没有重复、缺失、错误。
安全与隐私
谁能看、谁能改，敏感数据怎么脱敏、加密。
合规
是否符合 GDPR、中国《个人信息保护法》等法规。
生命周期
数据怎么采集、存储、使用、归档、销毁。
它和「数据管理」有什么区别？
数据管理管的是「怎么把数据存好、用好」，偏技术执行；数据治理管的是「谁负责、按什么规矩来」，偏制度与权责。简单说：管理是「怎么做」，治理是「谁说了算、出了事谁负责」。一句话记住：数据治理就是给数据「立规矩、定责任」，让数据从风险变成真正的资产。
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