随着数字化转型的深入推进，企业所遭遇的挑战日益多元化和复杂化，新型数字系统、数据分析平台等如雨后春笋般不断涌现。在这一变革性背景下，“Garbage In, Garbage Out”原则的重要性日益凸显。若输入数据质量拙劣、充满错误，即便依托最尖端的技术和最强大的平台，所得结果也将难以达到期望。数据，作为人工智能不可或缺的要素，是构建和训练人工智能模型的基础，其质量直接决定了模型运算的精确度。对此，昕诺飞(中国)投资有限公司数字化负责人王益民表示：“在热情拥抱数字化转型和人工智能的同时，企业必须保持清醒的头脑，深刻认识到数据治理在整个过程中的核心作用。”

数据治理在数字化转型中的价值

在多数企业中，真正被挖掘并发挥出其潜在价值的数据，犹如冰山一角，占比不到总量的10%。这意味着，高达90%的数据沦为“沉默数据”，未被深入探索与利用，从而错失了转化为企业智慧资产的宝贵机会。王益民指出，我们的智能制造工厂持续不断地输出海量数据，然而，面对这如潮水般涌来的数字信息，企业目前仍难以全面洞察其背后蕴藏的深厚价值。

企业应该清醒的认识到，大量数据已经融入企业的整个商业循环中。随着ICT数据的不断流转，以数据为处理对象，以ICT平台为生产工具，以软件为载体，以服务为目的数字化生产模式已逐步成为普遍商业模式，数据的价值也在这一过程中得以体现。

“数据已不仅仅是一种资源，它已经演变成为推动企业增长的重要服务。通过数据交易，企业能够探索并实现新的利润增长途径。”王益民深入谈到，在企业数字化转型的核心——业务优化与业务转型过程中，数据的角色显得尤为关键。无论是洞察行业动态，还是选择竞争优势赛道，数据都是企业制定策略、做出明智决策的坚实基础。

正因如此，数据治理对企业来说具有举足轻重的意义。它的重要性远超一般的项目执行、平台搭建或表面上的转型举措，应当被置于企业发展的核心位置。如果忽视了数据治理这一根本，那么企业数字化转型的方向和最终结果很可能会偏离初衷，无法达到预期的效果。

数据分析：数据治理之旅的起点

在企业数字化转型的进程中，数据分析扮演着引领者的角色。面对海量的数据，企业首先需要明确分析的目标：我们关注的核心绩效指标(KPI)是什么?期望数据分析带来哪些实质性的成果?为达成这些成果，需要哪些关键数据作为支撑?对这些问题的精准回答，将为企业数字化转型提供准确的参考。

同时，深入理解数据的本质同样不可或缺。企业需细致探究数据的类型、内容及准确性，因为每一类数据都拥有其独特的价值和属性。在人工智能的广泛应用背景下，大数据处理不仅要求筛选出有价值的信息，更需进行精细化的数据清洗，这包括统一不同系统中的数据格式、调整字段长度和类型等，以确保数据的准确与一致。完成数据清洗后，紧接着就是数据模型的构建，此过程中，企业可借助E-R图对数据进行描述、组织及操作。

数据对企业的价值不言而喻，但如何直观的展示数据的趋势、质量和实用性仍是关键。因此，企业还需要借助数据可视化技术，以清晰直观的方式洞察数据内涵。数据可视化拥有多种常见表现形式(如饼图和直方图)，在人工智能领域，散点图和拟合图被广泛应用;在互联网领域，热图(如热词图)则成为常见选择;对于数据层级的深入分析，树形图则显得尤为实用。“这些图表类型旨在更高效地呈现和分析数据，都是我们在数据可视化中常用的工具。”王益民强调。