隨著AIOps（AI for IT Operations）變革席捲IT運維領域，企業應用、雲端、網路、基礎設施等多源異構資訊如洪流湧入運維平台。面對爆炸式數據規模與結構多變，單靠資料收集已無法支撐AI精準判讀與自動決策。只有科學、嚴謹的數據治理，才能確保數據「準、通、淨、全、可用」，讓AIOps發揮最大智能，提高運維自動化、主動預警與系統自癒的決策正確率。
數據治理（Data Governance）指的是，組織針對數據的收集、標準定義、品質控管、權限管理、合規審查等全流程進行設計與監督，使數據成為值得信賴的決策基礎。AIOps場景下，數據治理重點在於：
• 多源異構資料整合：打破應用、網路、基礎設施、日誌、APM、業務指標等數據割裂，實現跨層級、跨平台的資料融合。
• 數據品質提升：確保數據流準確、及時、去重、有限噪音，讓機器學習模型有「乾淨的燃料」。
• 標準化與一致性：統一指標計算邏輯、命名規則、時間戳處理，解決歷史積弊和格式不統一問題。
• 數據安全與合規：按需求脫敏、細緻權限劃分，保護用戶隱私和合乎法規（如GDPR、ISO 27001等）。
一、全面資料收集與接入
AIOps平台需從雲端API、資料庫、應用日誌、網路監控、下層主機，甚至第三方IaaS/PaaS服務匯聚海量數據。成功關鍵包括：
• 部署多樣Agent與API，實現多場景全覆蓋；
• 建置即時資料流與歷史批次數據雙軌並行；
• 定期自動化健康檢查補全斷點，避免資料黑洞。
二、資料清洗與品質管理
資料進入平台後必須經過清洗、去噪、標準化：
• 自動去除重複、遺漏或錯誤數據行；
• 欄位標準化（如時間格式、指標單位、服務名稱映射）；
• 排除異常或被污染數據，避免AI模型誤判；
• 設置質量驗證點，建構品質監控Dashboard。
三、元數據治理與數據血緣管理
• 建立詳細元數據（Metadata），記錄數據來源、生成條件、使用規則及擁有者；
• 實施數據血緣追蹤，任何異常推理與決策皆可追溯判斷脈絡，為數位合規與機器可審計性奠基。
四、數據安全權限設計
• 支援多角色、敏感信息自動脫敏、最小權限分級授權；
• 定期風險審核與資料備份。
五、持續優化與回饋閉環
• 監控數據利用率，淘汰過時無用數據，節省成本；
• 依據AI模型決策效果自動調整數據維度與標準，達到精益求精。
• 全球金融業AIOps戰情室：數據治理團隊與IT/Ops/AI三方協作，強化API、主機、網路、交易指標標準，AI根因自動化定位成功率提昇60%，整體故障偵測平均時長壓縮一半。
• 互聯網電商平台：日誌及監控數據每天PB級，透過分層治理與自動清洗，AI自動聚合警報降噪率達95%以上，大流量活動中SLA告警零遺漏。
• 製造業異常預警決策平台：邊緣IoT設備數據與中央系統資料經特定規範治理，AI預警與自動修復閉環命中率提升兩成以上。
一、落實數據湖/中台戰略
建議企業打造雲原生Data Lake或數據中台，集中接入、清洗與分發多源資料，並以平台方式對外提供標準接口，推動部門間數據資源協同。
二、推動智能元數據與AI輔助治理
運用NLP、知識圖譜技術自動識別新數據類型、標註敏感資料，建構自適應元數據管理與資料分級。
三、規劃全域數據治理政策與文化
由CIO/CTO領軍，協調IT、安全、法務、資料工程等部門，訂立標準流程、定期審查與持續優化，使數據治理成為企業文化的一部分。
• AI智能治理引擎：資料治理本身也將逐漸交由智能引擎自動管理，如自動質量監控、自動數據校正與血緣標註。
• 多雲跨域治理協同：面對多雲、多地區環境資料，跨系統治理協同、數據可攜/交換將成為主流。
• 資料即服務（Data as a Service, DaaS）：企業不只管理自己數據，更能將高品質運維數據適度商品化，促進產業數據聯盟與創新應用。
數據治理是AIOps智能決策與自動化運維的根本保障。唯有高度整合、標準、可追溯與安全的數據資產，才能為AI推理與全鏈路自動化打下堅實地基。隨著資料治理工具與智能技術的不斷進步，AIOps勢必進一步深化與全企業治理結合，實現數據驅動、智能領航的頂尖IT運營新時代。
iThome鐵人賽
看影片追技術