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内容简介：本书围绕企业AI应用落地依赖的数据核心要素，如数据的可发现性（元数据）、一致性（标准）、可信度（质量）、可追溯性（血缘）及安全性，有针对性地开展专项数据治理工作。全书共15章：第1~2章介绍AI时代数据治理的战略意义及数据治理体系的整体蓝图；第3~13章深入剖析了元数据、数据标准、数据质量、数据资产目录、数据安全、数据血缘等十一大关键领域，并在每一章都融入AI视角；第14~15章通过制造业不良件追溯和金融智能风控等真实场景，展示高质量数据如何服务于AI应用发展，提升业务价值。