人工智能在自动化和增强数据治理流程方面发挥着重要作用，尤其是在管理数据质量、合规性和可访问性方面。 在其核心，人工智能通过简化重复性任务、识别模式和一致地执行策略来帮助组织处理大规模数据操作。 对于开发人员来说，这意味着可以使用工具和系统来减少手动工作量，同时提高数据管理工作流程的准确性。 例如，人工智能可以自动对数据库中的敏感数据（如个人身份信息）进行分类，从而确保符合 GDPR 等法规，而无需团队手动标记每个条目。
人工智能在数据治理中的一个实际应用是异常检测。 机器学习模型可以监视数据管道中是否存在不一致情况，例如意外的空值、重复项或异常值，并标记它们以供审核。 开发人员可以实施一个模型，该模型分析历史数据模式以预测特定字段的正常范围（例如金融系统中的交易金额），并在值超出这些范围时触发警报。 同样，自然语言处理 (NLP) 模型可以扫描非结构化数据（电子邮件、文档）以识别和编辑敏感信息，从而降低意外泄露的风险。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具使开发人员能够构建针对其组织的数据结构和治理要求量身定制的自定义模型。
人工智能还支持策略执行和访问控制。 例如，可以使用人工智能系统自动执行对数据集的基于角色的访问，这些系统分析用户行为以检测异常访问模式。 如果用户突然请求访问不相关的数据集，则人工智能驱动的系统可能会阻止该请求并通知管理员。 此外，人工智能可以通过记录数据沿袭（跟踪数据在系统中如何转换和使用）来生成审计跟踪。 Apache Atlas 等开源框架与人工智能工具集成，以映射数据流和依赖项，帮助开发人员保持透明度。 通过自动化这些流程，人工智能减少了人为错误，并确保统一应用治理策略，即使数据扩展或系统发展也是如此。