调查显示：美国高达84%的高管呼吁改革版权法以适应人工智能时代

在当今这个数据驱动的时代，企业纷纷寻求创新方法，以便更有效地管理其海量数据，并从中获取有价值的洞察。数据智能的兴起，为企业提供了一种优化数据治理和利用的新途径。

这种数据智能通常指的是利用人工智能技术，例如机器学习，来增强传统的数据治理流程，并为企业提供更深入的洞察力。通过利用人工智能，企业可以自动化数据治理任务，提高数据质量，并更快地发现数据中的模式和趋势。一项调查显示，84% 的企业认为人工智能和机器学习对于优化数据治理至关重要，能够更有效地支持企业的数据战略。

Collibra 的首席执行官 Felix Van de Maele 表示，人工智能的进步正在彻底改变企业管理和利用数据的方式。他认为，人工智能能够帮助企业更有效地利用数据资产，从而获得竞争优势。通过将人工智能融入数据治理流程，企业能够提高运营效率，改善决策，并实现更高的业务增长。

调查表明，81% 的企业决策者认为，在数据治理中应用人工智能技术，可以提高数据价值。借助人工智能，企业能够更轻松地识别和解决数据质量问题，从而确保数据的准确性和可靠性。

总之，人工智能正在改变企业管理和利用数据的方式，使企业能够更好地应对日益复杂的数据挑战。通过自动化数据治理流程，企业可以显著提高效率，并从数据中获得更深入的洞察。调查还显示，应用（超过 1000 个数据集）和实验（少于 100 个数据集）均表明，人工智能能够显著提升数据智能，从而提高运营效率。

总而言之，企业正在逐渐意识到人工智能在数据治理中的巨大潜力，它可以帮助企业提升数据质量，并优化数据利用效率。借助人工智能技术，企业可以更快地识别和解决数据问题，从而确保数据的一致性和可靠性。通过采用更智能的数据管理方法，企业可以更好地应对快速变化的市场环境，并在竞争中保持领先地位。

在数据治理以及机器学习方面，64% 的企业决策者正在积极寻找更高效的解决方案。凭借在人工智能驱动的数据治理方面的专业知识，Collibra 致力于帮助企业充分利用人工智能的优势，优化数据管理流程，提升数据质量，并实现业务增长。

在人工智能技术不断发展的背景下，企业需要积极探索如何将人工智能融入到数据战略中，以便更好地管理和利用数据资产。调查显示，75% 的企业决策者认为，他们的数据团队有必要掌握人工智能技能，以便更好地利用人工智能来优化数据管理。Felix Van de Maele 强调，企业需要拥抱人工智能，将其视为一种战略资产，以便在竞争激烈的市场中取得成功。他认为，那些能够有效利用人工智能的企业，将在未来的数据驱动型经济中占据优势地位。