AI技术创新应用走向大规模落地，目前传统数据治理体系尚难满足AI应用对数据的高质量要求。优化建设“面向人工智能的数据治理”体系，显著提升AI应用的规模化落地效果成为未来数据治理的重要方向。基于此，艾瑞咨询推出《2022中国面向人工智能的数据治理行业研究报告》。
维智科技作为全球领先的时空人工智能产业赋能平台服务商，以与美宜佳、宝洁、大众、滴滴等头部企业的商业决策智能成功实践，作为大数据智能厂商入选报告。
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数据时空化，突破繁复的数据治理工作，搭建针对性体系解决重复性环节
艾瑞报告中指出，数据治理在人工智能项目的实施中花费90%以上的精力，而面对企业的各人工智能项目，在AI数据层面多存在反复治理工作，极大拉低了AI应用的规模化落地效率。
借助有效的方法论和实用的工具提高数据治理的效率，是企业管理数据资产与实现AI规模化应用的重要课题。维智科技数据时空化实现对海量、不同来源、不同分辨率和细粒度的数据添加时空标识，同时进行时空融合关联，包含时空化数据接入、数据清洗、时空化处理、数据决策、数据导出等模块。使得不同业务领域AI应用的数据治理环节流程化、标准化和体系化，降低数据反复准备、特征筛选、模型调优迭代的成本，缩短AI模型的开发构建全流程周期，最终显著提升AI应用的规模化落地效率。
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时空图谱化，实现数据合理分布与准确表达，优化AI模型的分析决策效果
维智依托于原创时空AI技术与深层业务理解，从底层开展面向不同场景AI落地的数据实践，构建了千亿级时空知识图谱，提供预测、决策、推理等核心功能，真正实现数据的知识化和资产化。一方面是数据资产由薄到厚的积累，另一方面以精确的方式给决策相关方提供有效信息而非大量的冗余的信息，提高问题处置效率，在精细化的管理的同时保证决策的高效执行。
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图谱智能化，以“洞察-决策-运营-优化”的IDOO反馈机制，显著提升AI应用的规模化落地效果
在“时空AI+业务场景”的落地实践中，维智不断加强技术与产业场景的深度融合，不断解决机器学习的“最后一公里”问题，达到动态监测、异常诊断、评估优化，并形成“洞察-决策-运营-优化”的IDOO反馈机制，让AI模型能够保质保量的落地。例如基于产品销量改变产品曝光营销策略，从而促进整体的交易量。目前，维智已向政府、零售、银行、品牌、汽车等多领域行业标杆客户展现了服务落地实力，将智能决策能力下沉赋能给更广泛的用户群体，进一步促进人工智能技术赋能实体经济发展。
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