政府和企业信息化水平的不断提升，产生并积累了大量的数据，过去这些数据封闭、沉睡，孤岛现象严重。数据集成和共享可以充分利用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。然而，不同来源的数据内容、数据格式、数据质量差异巨大，传统数据治理往往利用人工的方法，据不完全统计数据准备已经占到数据分析80%的时间，严重阻碍了数据的有效利用。我们提出了一种新的“数据湖+人工智能”的数据治理工具——随巢，将不同来源的数据同步到数据湖Hadoop平台上，采用少量专家人工结合机器学习的方法，快速完成数据轮廓、数据理解、数据编目、数据治理、数据关联、数据集成和数据管护等工作。最后，我们展示了随巢在自贸区互联网金融风险监管、徐汇区互联网科创服务和浦东新区城市网格化管理数据分析等项目的成功案例，与传统的人工手段相比，随巢提升了3-5倍的数据治理效率。