在数字化转型的战略实施中，很多企业都在搭建自己的业务、数据及人工智能的中台。在同这些企业合作和交流中，越来越体会到数据目录是中台建设的核心和基础。为了更好地提供数据服务，发挥数据价值，用户需要先理解数据和信任数据。企业拥有什么样的数据，这些数据在哪里，这些数据之间的关系及沿袭，数据是好是坏，这些都是数据目录需要回答的问题。

企业的数据环境具有复杂和多样性，数据分散在成百上千的本地和云端系统之中，其中包括传统的事务性数据库、大数据平台或者数据湖、基于云的市场营销等系统，还有不断涌现的新数据源和应用。人工智能和机器学习可使数据目录 “智能化”，使其具备自动发现，自动数据分类，自动分析和关联的能力，不断满足企业数据管理在处理规模、效率、创新和洞察力等方面的需求。

IBM很早就认识到将机器学习应用到数据管理的重要性，在IBM的Cloud Pak for Data中，机器学习无处不在，遍布数据集成、自动化数据管理、多云数据整合、数据准备、建议和数据洞察，其中Watson Knowledge Catalog致力于改进企业中数据管理者和数据使用者之间的数据流的通信、集成和自动化，被评为机器学习数据目录领导者。

1. 自动数据发现，快速构建数据目录

应对企业复杂和多样的数据环境，智能的数据目录可以自动快速地发现数据并进行识别，包括数据的轮廓，数据的业务含义，数据的分类，数据的质量，数据集之间的关系，是否有隐私或者敏感的数据，能快速地创建数据目录，高效地提供数据准备。

2. 关联数据资产，完整知识图谱

企业的各种信息，不是孤立的个体，之间存在各种的关系，例如业务分类同业务术语，业务术语同技术资产，业务规则同技术规则及数据资产，数据分类同数据资产，数据资产同数据管家等的关系。对于需要理解数据的用户，希望从任一个关注点出发，获取到与其相关的业务上、技术上、管理上等维度的关联的资产信息。

智能的数据目录，先将企业中存在于系统、流程和集体知识中的各类信息集合在一起，分析并关联，将企业的各类数据资产以关系图的形式展开，对于每个用户，可以从中截取自己关注的片段，并可以随信息的拓展而继续探索和发现新的知识，从而更好地理解数据，丰富自己的数据知识体系。

3. 自动数据校验，提升数据质量

在理解数据后，若要使用数据，需要进一步信任数据。数据质量是数据信任的基石，需提供细粒度的量化的数据质量监管和变化追踪，除了内置多种数据质量维度，自动进行数据质量打分外，还需要提供根据数据分类、业务特征、重要性等特定属性自动进行相关的数据规则校验，而不需要考虑数据的来源，大大提高数据管理的效率和范围。

4. 自动分析数据沿袭

用户需要对其数据细致了解，才能对数据更加自信和笃定，才能支撑分析和数据科学。

智能的数据目录能支撑从大量数据源中提取粗粒度—系统和系统之间的，数据集和和数据集合之间沿袭；同时支持细粒度—表和表之间，字段和字段之间的沿袭关系。

5. 智能搜索

无论是业务用户或者技术用户，无论数据处于企业什么位置，或者搜索时候输入模糊或者近似的信息，用户都能搜索到相应的结果，及大量相关联的信息。这些搜索结果会按照信息相关性从高到底给出。用户还可以在图形化的搜索对象上进行深入的展开和探查。对于搜索到的数据资产，用户可以预览数据，了解数据轮廓，进行数据可视化查看，为后续的数据分析和建模准备数据。