AI数据治理

设计客户、产品和企业的MDM策略、数据管理模型及黄金记录框架，减少数据重复并提升数据可信度。

设计并记录符合GDPR、HIPAA及行业特定法规的数据保留时间表与删除策略，降低法律风险与存储成本。

设计并应用数据分类框架，对敏感、受监管和专有数据进行分类。支持数据保护、访问控制和合规计划。

起草、构建并完善企业数据治理政策、标准与流程。生成符合监管框架与行业最佳实践、可供审计的文档。

规划并执行企业数据目录实施，以实现数据可发现性、元数据管理和治理。涵盖工具选择、元数据策略和采用推广。

为企业治理计划设计数据管理运营模式、角色定义及问责架构，连接技术数据团队与业务负责人。

追踪、记录并分析复杂管道与系统中的数据血缘关系。支持AI驱动环境下的可审计性、合规性与数据信任。

为云端和本地数据环境设计数据访问控制模型、权限框架和最小权限策略。降低内部风险并满足合规要求。

为企业数据项目构建数据质量维度、规则、KPI及修复工作流。确保AI模型和分析基于可信数据运行。

管理AI训练数据集的质量、来源、偏见、同意及合规性，支持负责任的AI开发与模型可审计性。