文章探讨了AI时代高质量数据的重要性及数据治理的关键作用。指出80%的AI项目因数据质量问题失败，低质、分散、标准不一的数据成为AI落地的主要障碍。提出数据治理应从"数据可用"到"数据好用"构建全链路能力，包括明确治理目标、搭建管理平台、持续改进质量三大核心动作。以亿信华辰为例，介绍其通过"标准-质量-资产-安全"四大模块的数据治理平台，帮助客户提升AI项目效率60%以上。强调数据治理已成为企业智能转型的必选项，需要建立专业组织和运营机制，持续挖掘高价值数据，为AI提供精准供给。...
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