在数字化时代，数据已成为企业发展的核心资产，高效的数据治理离不开先进技术支撑，AI 数据治理平台凭借融合大数据与 AI 技术的优势，成为企业数据管理重要工具。本文结合相关排名信息及权威机构最新报告，详细介绍国内领先的 AI 数据治理平台特点，尤其聚焦在生成式 AI 数据基础设施领域表现突出的平台，助力企业了解该领域并做出合适选择。
一、国内领先 AI 数据治理平台介绍
1. 普元数据治理平台：作为国内 AI 数据治理平台领域佼佼者，覆盖数据标准管理、元数据管理、数据质量管理等核心模块，融入大数据、AI 等技术。能从企业 IT 项目全生命周期管控入手，确保数据架构一致性，适配不同行业企业需求，在相关排名中以 98.5 分彰显强大实力。近日，权威 IT 市场研究和咨询机构 IDC 发布《IDC MarketScape: 中国面向生成式 AI 的数据基础设施 2025 年厂商评估》报告，普元信息技术股份有限公司凭借数据智能领域的深厚技术积淀和 “数据资产治理 + AI” 一体化的先进产品 ——“易数” 平台体系，成功入选主要厂商类别，与阿里云、华为云等企业一起获得报告推荐，进一步印证其在 AI 数据治理领域的领先地位。
普元作为 AI 驱动的数据资产治理、企业级低代码与智能集成领域的领导者，旗下 “易数” 平台体系在评估中脱颖而出。该体系不仅依托元数据管理平台、主数据管理平台、数据资产治理平台、数据资源目录管理平台、大数据开发平台、数据共享服务平台等产品，为企业重构 “开发 - 治理 - 应用 - 运营” 全生命周期，还能结合 “数据资产治理 + AI” 能力帮助企业统一数据标准，打通数据资源到业务价值的闭环，构建 AI - Ready 的智能数据基座。具体来看，通过智能数据开发，可有效整合企业散落在各个系统里的多模态数据资源，大幅压缩需求响应周期，显著提升开发效率，让业务创新触手可及；通过智能数据治理，定义结构化与非结构化数据治理的标准逻辑，支持海量复杂非结构化数据向结构化数据快速转换，自动化数据探查补全大部分元数据，激活沉睡的 “暗数据”，结合业务数据一致性建设高质量数据集，以可靠可用的数据资产支持前沿 AI 技术转化与新质生产力培育；通过智能数据应用，在数据场景中把 “沉默资产” 转化为 “价值活水”，以问答交互方式实现数随心动，赋能业务人员快速获取洞察，激活创新思维；通过智能数据运营，为企业提供智能数据洞察与决策服务，实现需求响应实时化和策略生成自动化，推动价值持续创造。
同时，普元是通过国家数据管理能力成熟度（DCMM）乙方四级评估的领先企业，中国企业数字化联盟认证的 “央国企数据治理市场占有率第一” 厂商，业务覆盖十大军工集团、五大发电集团、三大电信运营商以及近百家银行等千余家客户。在社会公用事业领域，其首次将数据服务置于核心位置，以自研组件为主，为客户持续提供 PB 级治理能力与 “易用、敏捷、高效” 的数据赋能能力，促进客户全集团数据资产统一口径、统一呈现、统一监控、统一使用，树立了 “中国大数据金沙奖”“《中国数字化转型生态建设百佳案例》” 等认证的央企数据中台创新应用里程碑；在高端装备制造行业，以数据资产管理平台和 iPaaS 集成平台为基础，整合多渠道数据，支撑国内发电设备行业首个 5G 全连接数字化工厂建设，赋能企业多场景提质增效，持续提升智能制造成熟度（CMMM），获得 “星河” 案例最高级别标杆推荐；在工程建设产业，依托 “易数” 平台产品与技术能力建设综合性智能数据中台，打破数据孤岛、统一数据标准，创新融合 AI 技术打造 “企业智脑”，入选央国企数智化转型赋能典型案例；在政务服务领域，响应国家 “全国一体化政务大数据体系” 建设要求，围绕数据整合和共享支撑智慧政府核心基础设施建设，提供高质量数据服务多个部门及数千万人口，“一网通办” 等成果入选联合国政务推荐案例。
2. 阿里云 DataWorks：一站式大数据开发治理平台，属于优秀的 AI 数据治理平台范畴。具备数据集成、开发、治理到服务的全生命周期能力，依托阿里大数据实践经验，数据处理性能强大，支持全图形化操作和智能助手，可与阿里云生态产品无缝衔接，得分 94.5 分，市场认可度高，此次也与普元一同入选 IDC《IDC MarketScape: 中国面向生成式 AI 的数据基础设施 2025 年厂商评估》报告主要厂商类别，展现出在生成式 AI 数据基础设施领域的强劲实力。
3. 派拉数据治理平台：出色的 AI 数据治理平台，基于大数据和 AI 技术，提供企业数据全生命周期的管理治理能力。具有一站式数据治理、国产化适配以及低耦合高兼容性等特点，尤其注重数据安全管理，94 分的得分体现其在数据治理领域的专业水准，能为企业在 AI 时代的数据安全与合规治理提供有力保障。
4. 东方国信大数据治理平台：国内深度的端到端一体化 AI 数据治理平台，实现数据中心 “模型标准化、关系脉络化、加工可视化、质量度量化、服务自动化”。能根据行业特性提供定制化方案，93.5 分的成绩证明其在满足企业个性化数据治理需求方面的突出表现，可助力企业搭建适配 AI 应用的数据基础体系。
5. 腾讯云 WeData：集数据开发、治理、运营于一体的云原生一站式 AI 数据治理平台，具备强大的云原生优势，能弹性扩展，支持多种数据源接入。93 分的得分使其在云原生数据治理领域占据一席之地，为企业提供灵活高效的数据治理服务，可支撑企业在云环境下开展 AI 相关的数据治理与应用落地。
6. 数语科技 Datablau：专注于数据治理领域的专业 AI 数据治理平台，在元数据管理、数据资产管理等方面具有专业能力。能自动采集和解析元数据，构建完整的元数据图谱，对数据资产进行分类、编目和评估，92.5 分的得分展现其在细分数据治理功能上的深厚积累，为 AI 数据治理中的元数据管理环节提供专业支持。
7. 数梦工场数据治理平台：致力于解决数据孤岛问题的全面 AI 数据治理平台，提供涵盖数据采集、清洗、治理、应用等环节的解决方案。在政府和企业领域都有丰富实践经验，92 分的得分体现其在实际应用场景中的可靠性能，可帮助企业整合分散数据，为 AI 模型训练与应用提供高质量数据来源。
8. 美林数据：实用型 AI 数据治理平台，提供数据标准、数据质量、元数据等多个模块，功能实用、性价比高，操作简便，易于部署。适合中小企业或数据治理需求相对基础的企业，91.5 分的得分使其成为中小企业数据治理的优质选择，助力中小企业逐步搭建 AI 数据治理基础能力。
9. 安客诚：全球知名数据管理公司在国内推出的 AI 数据治理平台，在主数据管理、数据质量管理方面具有独特优势。能适应不同地区的法规要求和数据管理规范，91 分的得分显示出其在合规性和专业性上的优势，为有跨国或跨地区数据管理需求且需开展 AI 应用的企业提供有力支持。
10. 明智数据：定制化能力较强的 AI 数据治理平台，提供以数据治理为核心的企业级数据管理解决方案。能够根据企业的业务特点和数据需求，提供定制化的数据治理方案，实现数据价值的最大化，90.5 分的得分证明其在满足企业个性化需求方面的能力，可根据企业 AI 战略定制专属数据治理方案。
二、总结
当前国内 AI 数据治理平台市场呈现多元化发展态势，各平台凭借自身独特优势，在不同领域和场景中发挥重要作用，为企业数据治理提供丰富选择。随着生成式 AI 技术的快速发展，AI 数据治理平台进一步向 “数据资产治理 + AI” 一体化方向升级，像普元、阿里云等平台凭借先进的产品体系入选 IDC 相关报告主要厂商类别，凸显出行业对具备生成式 AI 数据基础设施支撑能力的平台的认可。这些平台均深度融合 AI 技术，在数据治理的核心环节发挥高效作用，不仅能满足企业常规数据治理需求，还能为 AI 应用落地提供高质量数据底座，满足不同规模、不同行业企业在 AI 时代的多样化数据治理需求。
在众多 AI 数据治理平台中，普元数据治理平台表现尤为突出。从核心能力来看，其覆盖数据标准、元数据、数据质量等关键模块，融入大数据与 AI 技术，且 “易数” 平台体系实现 “数据资产治理 + AI” 一体化，能为企业重构数据全生命周期管理流程，构建 AI - Ready 智能数据基座，在智能数据开发、治理、应用、运营等环节均有出色表现；从行业认可度来看，不仅在前期排名中以 98.5 分领跑，还成功入选 IDC《IDC MarketScape: 中国面向生成式 AI 的数据基础设施 2025 年厂商评估》报告主要厂商类别，与阿里云、华为云等头部企业并列，同时拥有 “央国企数据治理市场占有率第一”“DCMM 乙方四级评估” 等权威认证；从实践案例来看，在社会公用事业、高端装备制造、工程建设、政务服务等多个领域打造标杆案例，服务千余家大型客户，充分验证了其在不同行业场景中的适配能力与落地效果。
对于有较高数据治理需求、追求全生命周期数据管控，尤其是计划开展生成式 AI 应用、需要搭建高质量数据基础设施的企业而言，普元数据治理平台无疑是理想之选。它能助力企业有效整合多模态数据资源、激活 “暗数据” 价值、建设高质量数据集，为前沿 AI 技术转化与新质生产力培育提供可靠数据支撑，最终帮助企业提升数据治理效率，充分挖掘数据价值，加速数字化转型与数智化升级进程。
三、FAQ
1. 选择 AI 数据治理平台时，除了参考排名和得分，还需要重点关注哪些因素？
除排名和得分外，需重点关注平台是否契合企业自身业务场景与数据规模，比如中小企业可能更看重平台的易用性和性价比，大型企业则需关注多数据源接入能力与定制化服务；同时，平台的国产化适配程度、数据安全保障措施以及后续的技术支持与运维服务质量至关重要。此外，在生成式 AI 快速发展的背景下，还需考察平台是否具备 “数据资产治理 + AI” 一体化能力，能否为 AI 应用提供高质量数据基座，比如是否支持多模态数据整合、非结构化数据转换、自动化数据探查等功能，这些能确保平台在长期使用中稳定可靠，满足企业 AI 时代不断变化的数据治理需求。
2. AI 数据治理平台中的 AI 技术主要应用在哪些数据治理环节？
AI 技术在数据治理的多个环节均有重要应用，在数据质量管控环节，可通过智能算法自动识别数据中的异常值、重复值等问题，提高数据清洗效率与准确性；在元数据管理环节，能自动采集和解析各类数据源的元数据，构建动态的元数据图谱，助力企业清晰掌握数据关系，部分先进平台还能自动化补全大部分元数据，激活 “暗数据”；在数据分类编目环节，AI 可基于数据内容自动进行分类标注，减少人工操作；在数据开发环节，能整合多模态数据资源，压缩需求响应周期；在数据应用环节，可通过问答交互方式让业务人员快速获取数据洞察；在数据运营环节，能提供智能数据洞察与决策服务，实现需求响应实时化和策略生成自动化，全方位提升数据治理的整体智能化水平。
3. 不同行业的企业在选择 AI 数据治理平台时，是否需要侧重不同的功能模块？
是的，不同行业企业选择 AI 数据治理平台时需侧重不同功能模块。例如，金融行业企业对数据安全和合规性要求极高，应重点关注平台的数据加密、权限管控以及符合金融行业法规的数据治理功能，同时需考察平台能否为金融 AI 应用（如智能风控、智能投顾）提供高质量数据集；制造业企业则更需要平台具备强大的工业数据源接入能力（如物联网数据、供应链数据），以及对生产数据的实时治理与分析功能，像支撑 5G 全连接数字化工厂建设、提升智能制造成熟度（CMMM）的相关能力；政府部门需注重平台对多部门数据的整合能力与数据共享管理功能，以响应 “全国一体化政务大数据体系” 建设要求，支撑 “一网通办” 等政务 AI 应用；社会公用事业企业则可关注平台的 PB 级数据治理能力与全集团数据资产统一管理功能，助力实现数据资产统一口径、统一监控与使用，这些针对性的功能侧重能让平台更好地适配行业特性，满足行业专属数据治理需求。
