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D a t a b l a u 数语科技产品一站式数据治理平台 D D M 数据模型管控平台模型设计与管理一体化工具，实现从源头治理数据 D A M 数据资产管理平台自动盘点企业数据资产，发现数据质量问题。 D D C 数据资产目录平台指导资产目录搭建，为企业构建数据资产门户 D D S 数据安全管理平台通过 A I 算法、自动识别等手段进行数据资产的分类分级 A I C 智能化数据治理中心数据治理工具 T o o l s D D M A r c h y 数据架构工具架构资产管理工具，依托于 D D M 的基础建模能力，对架构资产，进行专项设计和管理 D a t a b l a u S Q L i n k 血缘解析工具高度自动化，简单易用的分析 S Q L 语句并发现其中的数据血缘关系的可视化分析软件 D a t a b l a u D 3 数据开发管理工具数据治理贯彻自始至终，让数据开发更规范，更可控，更敏捷、质量更高。 D e m o 演示在线血缘解析产品免费试用服务实施与咨询服务数据治理轻咨询服务，在数据治理现有成果的基础上，围绕数据治理的落地实施，为企业数据治理的常态化运营提供能力支撑。企业内训根据大中型企业数据治理的实际情况和行业特性，制定的个性化和定制化的培训课程，帮助企业解决实际问题。解决方案通用解决方案数据安全与合规解决方案数据资产管理与服务解决方案数据中台综合解决方案数据模型管理解决方案数据治理综合解决方案行业解决方案银行业保险行业基金行业制造行业汽车行业标杆案例生态合作项目交付生态合作以 D a t a b l a u 产品 / 解决方案为核心，为客户提供项目实施交付及技术服务支持的合作伙伴渠道销售合作经授权向客户出售 D a t a b l a u 的产品 / 解决方案 / 服务的销售代理商校企合作产教融合，联合培育高阶数据人才的高校合作伙伴资料中心 A I 智能小数关于我们了解 D a t a b l a u 企业简介招贤纳士联系我们 D a t a b l a u 动态新闻动态干货文章 4 0 0 6 0 3 3 7 3 8 免费试用以技术驱动打造世界级数据治理产品免费试用中国数据治理平台专业厂商市场份额第一免费试用银行业数据治理解决方案，全面赋能数智化建设免费试用 D a t a b l a u 一站式数据治理平台 D D M 数据模型管控平台标准落标模型管控模型设计协作共享免费试用查看详情 D A M 数据资产管理平台元数据管控基础标准管理指标标准管理数据血缘与图谱免费试用查看详情 D D C 数据资产目录平台数据资产目录数据资产门户数据资产搜索引擎数据服务免费试用查看详情 D D S 数据安全管理平台智能数据分类分级访问权限设置数据安全网关数据静态脱敏免费试用查看详情以业务驱动，构建智能数据资产生态管理免费试用适配行业和业务的数据治理解决方案通用解决方案数据安全与合规解决方案查看详情数据资产管理与服务解决方案查看详情数据中台综合解决方案查看详情数据模型管理解决方案查看详情数据治理综合解决方案查看详情行业解决方案银行保险基金制造汽车打造智能化数据治理服务，重塑银行数智化竞争新优势银保监对金融机构数据治理工作尤为重视，发文《银行业金融机构数据治理指引》，要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。获取方案全面推进保险业数字化转型，推动金融高质量发展有效促进行业提升信息化程度、风险管控能力、行业治理水平和服务实体经济能力，从而提升保险行业整体竞争力。获取方案基金行业数据治理探索与实践深入贯彻落实党的二十大精神，引导基金行业机构践行《证券期货业科技发展 “ 十四五 ” 规划》，共促基金行业数字化转型获取方案智慧制造 — 制造行业一站式数据治理平台制造企业积累的数据资产越来越多，急需一套数据治理解决方案来帮助企业降低工业化生产成本，实现企业信息一体化管理。获取方案汽车行业数据治理解决方案只有对数据进行有效的、高质量的治理，才能尽早发现数据的问题、提高数据质量、发挥数据价值、提升经营管理能力，在汽车数字化竞争中赢得先机。获取方案 2 0 0 + T O P 企业的共同选择生态合作伙伴诚邀有渠道优势、项目交付优势的合作伙伴，整合资源，合作共赢，共同打造数字化应用生态体系成为生态合作伙伴项目交付查看详情渠道代理查看详情校企合作查看详情让数据治理真正改变企业数据应用能力免费试用 D a t a b l a u 动态公司动态干货文章唯一中方专家代表！ D a t a b l a u 创始人 & C E O 王琤对话 “ 数仓之父 ” B i l l I n m o n 2 0 2 4 D A M A 中国数据管理峰会特别设立了 “ 国际频道 ” 交流专场， D a t a b l a u 数语科技创始人 & C E O 王琤先生作为唯一的中方专家代表，受邀出席本次交流活动，现场与 “ 数仓之父 ” B i l l I n m o n （美国）、 D A M A 国际终身顾问 K a r e n L o p e z （加拿大）以及线上的多位世界级专家讨论了关于 A I 未来、数据空间、架构设计、中美数据行业差异等多个议题。 A I 作为全球最热门的技术，不管是 A I f o r D a t a G o v e r n a n c e 还是 A I b y D a t a G o v e r n a n c e 都是不可不谈的话题。关于 A I 的讨论，王琤先生谈到， “ 海量、多样、高质量的数据正成为加速 A I 大模型应用的基石，数据治理为 A I 大模型的训练提供了高质量的输入数据；反过来，通过 A I 可以帮助我们提升数据治理的效率，两者形成了有效的闭环，但不可否认的是， A I 在数据治理中的应用确实还存在一些挑战和探索空间。 ” 作为数据治理行业引领者， D a t a b l a u 数语科技一直在探索 A I 技术在数据治理场景中的应用，最新推出的以 A I 为引擎的 D a t a b l a u 智能数据治理平台，可以实现智能数据资产运营和分类分级，在提升数据治理效率和准确性的同时，为数据资产要素市场化提供了坚实的基础。在活动交流中，与会专家关于各国公共数据管理的差异也进行了热烈的讨论，对此，王琤先生提到，中国的公共数据管理是基于数据治理，更强调数据的有序流动和安全保护，同时推动数据资源的标准化和规范化建设，促进数据的合理利用。作为 D A M A 的老朋友，王琤先生和 D a t a b l a u 连续多年受邀出席 D A M A 数据管理峰会，与国内外的专家、从业者进行交流，持续为全球数据管理发展趋势、技术交流和知识共享做出了贡献！ D a t a b l a u 成功入选《 2 0 2 4 中国数据智能产业图谱 2 . 0 版》近日，由数据猿携手上海大数据联盟正式推出的横跨 “ 2 0 2 4 全年度的三大策划活动 ” 圆满举办。期间，正式发布了《 2 0 2 4 中国数据智能产业图谱 2 . 0 版》，本次图谱全面覆盖了数据智能技术在产业链各环节的应用场景，展现了最新的市场格局、技术趋势与企业动态。历经数月，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下， D a t a b l a u 数语科技成功入选《 2 0 2 4 中国数据智能产业图谱 2 . 0 版》数据安全板块。 ● 上述产业图谱中，数语科技隶属的核心服务板块 / 领域：数据安全数据安全方面： D a t a b l a u D D S 数据安全管理平台拥有全面的数据安全治理能力，智能化的数据分类分级和脱敏技术是企业数据安全管理不可或缺的工具。同时， D a t a b l a u D D S 通过中国信息通信研究院专项评测。 D a t a b l a u D D S 平台提供从数据的产生、存储、使用、传输到销毁的全生命周期安全管理，通过盘点数据资产的分类分级，定义数据资产安全级别，建立数据访问控制体系和动态脱敏引擎，确保数据质量、数据服务、数据查询等访问场景安全。服务过的典型性客户：金光纸业、招商证券、富国基金、国寿安保、太平洋财险、人保集团、长城人寿等 . D a t a b l a u 数语科技助力富国基金推进数据安全分类分级落地，数语科技提供数据安全分类分级实施服务，并通过 D a t a b l a u D D S 实现数据分类分级工作的落地，最终帮助富国基金完成数据安全运营管理关键指标进行展示的仪表盘，提供了数据资产总体分布情况、数据资产问题统计看板。夯实数字底座，释放数据要素之能｜ D a t a b l a u 亮相 2 0 2 4 D A M A 1 0 月 1 8 日 1 9 日，「 2 0 2 4 D A M A 中国数据管理峰会」在深圳成功举办，本次峰会以 “ 数据要素和新质生产力 ” 为主题，汇聚上千位数据领域专家和从业者，聚焦行业最佳实践与应用，助力业界人士知识提升，帮助企业从容应对数字化浪潮下的挑战与机遇，促进我国数字化水平的不断提高和创新。夯实数据底座，释放数据要素之能数字经济时代，数字底座作为各行业数字化转型的基础，正发挥着越来越重要的作用。在「数字底座与数据服务产学研」论坛上， D a t a b l a u 创始人、 C E O 王琤先生发表主旨演讲，分享了《数据底座与数据架构管理》的主题演讲。他指出，数据治理本质是通过管理手段形成常态化的管理机制和运营方式，例如数据孤岛问题，从物理上可以通过建设数据底座进行数据集中管理，但更重要的是通过信息架构的统一管控从流程上实现逻辑层面的 “ 数据底座 ” ，并作为后续管理的参考基准；然后再是参考成熟的数据治理理论框架，做对应的治理能力归属，尤其是需要站在数据全生命周期视角，思考数据从需求到最终用户消费的端到端的全流程覆盖，最终通过用户对数据的体验（或者是数据准确性提升、或者是数据访问效率提升）体现数据治理的价值点，才能帮助企业更好地释放数据要素价值。创新不息、产品先行数，为企业客户持续创造价值秉承着创新不息，产品先行作为 “ 引领者 ” 的思路，数语科技不断探索新技术、新场景在数据治理中的应用，通过自主研发的 D a t a b l a u 数据链路监测平台，构筑数据可视化桥梁，助力企业数据治理提质增效。凭借在实践中的亮眼表现， D a t a b l a u 数据链路监测平台在 2 0 2 4 D A M A 年度数据治理颁奖盛宴中荣获「最佳数据治理产品奖」。此外，数语科技解决方案专家徐卫林先生荣获「数据治理专家奖」。数语科技深耕数据治理领域多年，旨在通过产品创新帮助企业提质增效，持续为企业创造价值，并取得了显著的成果。以 D a t a b l a u 数据治理平台为依托的京东方、民生银行、汇丰银行、长城人寿、中航信、北银理财、隆基、中信建投等多个数据治理项目荣获 2 0 2 4 D A M A “ 数据治理最佳实践奖 ” ，为各行各业提供了数据治理最佳实践参考。与此同时，在大会主论坛上， D a t a b l a u 数语科技合作客户 — — 顺丰科技发表了《 D A M A 与顺丰数据治理实践》主题演讲，分享了顺丰科技的数据治理建设体系和实践经验。数据模型是数据中台的核心数据资产，关系到基础数据整合、开发效率和数据质量，顺丰科技正是借助 D a t a b l a u D D M 平台实现开发与治理的一体化，最大程度提升企业研发和管理效率，解决了数据标准落地难题，从设计态实现数据治理，大大提升数据治理的效率。从数据建模工具到一站式数据治理平台再到智能数据治理平台，数语科技始终紧跟客户需求，不断融合 A I 大模型等先进技术，引领行业发展。本次大会，我们携「 D a t a b l a u 智能数据治理平台」亮相，旨在让企业的数据治理 “ 更简单、高效、智能 ” ，引得众多业界朋友驻足参观交流。展望未来，数语科技将在数据治理产品创新和实践方面不懈努力，积极探索 A I 等技术在数据治理工具中的应用，持续引领行业发展，助力企业高效构建数据底座，赋能企业数据价值释放！车企数据治理实践：业务场景为抓手势在必行在这个信息爆炸的时代，数据已经成为推动企业发展的核心动力，而数据治理则是确保数据价值得以最大化发挥的关键。在整车制造的研发、生产及供应链业务中，数据治理扮演着举足轻重的角色。 · 数据治理对于提升数据质量至关重要。高质量的数据是企业决策的基础，也是实现智能化生产和服务的关键。通过数据治理，我们可以对数据进行清洗、整合和标准化处理，提高数据的准确性和可用性，为企业的发展提供有力支持。 · 数据治理在保障数据安全方面的作用。在整车的生产与运营过程中，涉及到大量的敏感数据，如用户信息、车辆运行数据等。这些数据的安全与否直接关系到客户的隐私权益和企业的声誉。因此，我们必须加强数据治理，确保数据的安全性和完整性。 · 数据治理还能够促进数据价值的挖掘和应用。在智能汽车的研发过程中，我们积累了大量的数据资源。通过数据治理，我们可以更好地挖掘这些数据的潜在价值，发现新的应用场景和业务模式，推动企业的创新发展。这里我们举例营销域，在汽车销售行业中，这些痛点主要源于消费者需求、市场状况、技术变革以及行业特性等方面。以下是针对汽车销售痛点的具体分析和归纳： 1 . 信息不对称 · 交易双方在车辆性能、价格、库存等关键信息上存在差异，导致消费者无法做出全面、准确的决策。 · 线上平台仍然存在信息不对称问题，顾客对商品和服务的信任度不高。 2 . 购车流程长、效率低下 · 传统的线下购车过程通常包括试驾、询价、谈判、交付等环节，消耗了顾客大量的时间和精力。 · 消费者对于汽车购买流程的不满意度较高，影响用户体验和顾客流失。 3 . 消费者需求多样化 · 不同消费者对于汽车的需求因人而异，注重性能、安全性、燃油经济性等不同方面。 · 销售人员需要根据不同消费者的需求进行差异化销售，提供符合消费者需求的车型和配置。 4 . 信任危机和销售额下滑 · 虚假广告、质量问题和交付延误等问题使得在线销售受到了质疑和限制。 · 这些问题直接导致消费者对于汽车销售行业的信任度降低，同时也影响了销售额。针对以上痛点，主机厂商多数都通过数据融合的技术收集了大量的业务数据，但业务数据的管理措施往往又缺失落地工具及实施。建立完整的数据管理体系有助于提升消费者满意度，增强行业竞争力，促进汽车销售行业的可持续发展。一、事前数据治理管控 1 . 数据模型设计业务系统的数据模型设计人员和数据仓库模型的设计人员负责模型设计。建议在模型设计环节中尽可能多地引用数据标准，确保模型设计的规范化和标准化，这需要将数据标准与模型设计结合起来，实现数据标准在模型设计中的落地。此外，在模型设计环节中存在数据标准覆盖不全的情况，通过数据建模工具的自定义标准可以补全数据标准，通过这种闭环的方式不断完善数据标准体系。 2 . 数据模型评审数据模型评审涉及团队内部评审、发布上线前的正式评审等环节。内部评审的形式可以是线下的；发布上线前的评审涉及多个部门的流程审批，更适合线上的方式 , 完善的数据建模工具可以支持线上的数据模型评审环节。 3 . 生产环境监控发布上线的数据库会进入运维阶段，这个环节的管控任务主要是确保设计环节最终评审通过后发布的数据模型与生产环节投产的数据库 D D L 脚本的一致性，避免在生产环节的随意修改从而对数据有血缘链路的上下游系统产生不可控影响。解决开发态和生产态不一致问题最有效的手段是将数据模型设计、评审环节与数据库脚本发布上线和投产环节打通，整个过程通过线上化流水线方式，工具平台可以支持去手工化的方式来约束数据设计到生产环节的规范性和可控性，实现越少的人工介入，越规范化的方式来生产数据。二、事中数据治理管控数据标准的统一也是数据治理的重要方面。缺乏统一的数据标准，会导致企业内部各部门之间数据交流困难，甚至产生数据冲突。因此，企业需要制定统一的数据标准，并推动各部门按照标准进行数据管理和使用。数据质量问题是制约企业数据治理的关键因素。数据不准确、不完整、不一致等问题，使得企业在分析和利用数据时面临巨大挑战。为解决这一问题，企业需要建立完善的数据质量管理制度，明确数据质量标准，并加强数据质量的监控和评估。除了数据质量和数据标准问题外，数据治理还需要关注数据安全。随着数据泄露事件的频发，数据安全已成为企业不可忽视的问题。企业需要建立完善的数据安全管理制度，加强数据安全的防护和监控，确保数据不被非法获取和利用。在数据治理过程中，企业还需要关注数据文化的建设。数据文化是指企业内部对数据价值的认同和尊重程度。一个良好的数据文化能够推动数据治理的顺利开展，提高数据治理的效果。 1 . 元数据管理元数据及数据地图，实际上是一个数据的 “ 导航图 ” 。它清晰地展示了数据的来源、结构、关系等关键信息，使得数据使用者能够迅速定位所需数据，大大提高了工作效率。此外，元数据地图还有助于数据质量的提升。通过对数据结构的清晰描述，可以更容易地发现数据中的错误和异常，从而及时进行修正。在数据治理方面，元数据地图更是发挥了不可替代的作用。它使得数据治理更加系统化、规范化，为企业的数据决策提供了强有力的支持。然而元数据地图的建设并非易事。它需要跨部门、跨团队的协作，需要数据的全面梳理和整合。但正是这样的挑战，让我更加深入地认识到数据治理的复杂性和重要性。总的来说，元数据管理的意义远不止于技术层面。它更是企业数据管理、治理和决策的基石。相信，在未来的数据时代，元数据地图将会发挥更加重要的作用。 2 . 数据标准管理数据标准管理能够提升数据的准确性。通过制定统一的数据标准，企业能够确保数据在采集、处理、存储和传输过程中的一致性，减少数据错误和歧义。数据标准管理有助于实现数据的互通共享。当不同部门或系统使用相同的数据标准时，数据交换变得更加高效，有助于打破信息孤岛，促进信息流通。显然，数据标准管理还能提高数据分析的效率。统一的数据标准使得数据分析人员能够更快地理解和处理数据，降低数据处理的难度和时间成本。在数据标准管理的过程中，我也遇到了一些挑战。如何确保数据标准的持续更新和适应性是一个重要问题。这需要企业建立一个数据标准管理委员会，负责定期审查和更新数据标准。管理应包含：基础标准、码值、业务术语、指标标准及其维度体系，标准的建立应借鉴国家标准、行业标准以及沉淀已久的企业内部标准信息。并依据数据标准的管理部门及流程进行管理权力派发，用数据治理平台工具得以实现。借助平台数据标准核标能力，对于标准落地进行检验。 3 . 数据质量管理数据质量对营销数据的检验至关重要，因为它直接关系到营销决策的有效性和准确性。以下是关于数据质量如何影响营销数据检验的几个方面： 1 ）数据准确性和一致性营销数据必须准确，才能为营销团队提供可靠的决策依据。如果数据中存在错误或误差，可能会导致错误的营销策略和决策。一致性同样重要。数据在不同来源和系统中应该有一致的定义、格式和度量单位，以避免在数据集成和分析时出现混乱和矛盾。 2 ）数据完整性和时效性营销数据需要完整，即包含所有必要的信息和维度，以便进行全面的市场分析和客户细分。数据遗漏或缺失可能导致分析结果的不完整和误导。时效性也很重要。营销数据需要是最新的，以便及时捕捉市场变化和客户需求。过时的数据可能无法提供有效的市场洞察和预测。 3 ）数据质量和检验方法为了确保营销数据的质量，可以采用多种检验方法，如记录数检查法、关键指标总量验证法、历史数据对比法、值域判断法、经验审核法和匹配判断法等。这些方法可以帮助识别数据中的错误、异常和遗漏，确保数据的准确性和可靠性。例如，记录数检查法可以验证数据表中的记录数是否在确定的数值或范围内；关键指标总量验证法则可以对比具有相同业务含义的数据总量是否一致；历史数据对比法则可以通过观察数据变化规律来验证数据的可靠性。 4 ）数据质量对营销决策的影响高质量的数据可以支持更准确的客户细分、市场定位和产品定位，从而提高营销活动的针对性和有效性。另一方面，低质量的数据可能导致错误的营销策略和决策，浪费营销预算和资源，甚至损害品牌形象和客户关系。综上所述，数据质量对营销数据的检验具有重要影响。为了确保营销决策的有效性和准确性，需要重视数据质量管理，采用适当的检验方法和技术手段来确保数据的准确性、一致性、完整性和时效性。 4 . 数据安全管理随着大数据为企业赋予了更高的潜在价值，同时也对数据安全带来全新的挑战。国家层面也对数据安全、个人信息安全越来越重视，分别出台了《数据安全法》、《个人信息保护法》，要求各省、各行业做好数据分类分级工作，保障数据安全。数据分类分级能力是指根据数据的属性或特征，将其按一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起分类体系的过程；并且能够按照数据内容敏感程度与危害性对数据进行定级，为数据全生命周期管理的安全策略制定提供支撑。企业要对数据实现全方位的管控，当务之急就是先梳理清楚数据资产，并且对数据资产进行建立分类分级规范，对分类分级以后的数据进行不同等级不同程度的利用和保护，加快数字化建设的同时保障数据安全。数据分类分级工作步骤建议：数据分类分级操作流程建议：参考制造业遵从的数据分类分级要求，结合数据资产梳理情况细化，从而形成数据分类框架。根据用户数据分级需求、行业监管要求等内容制定数据级别，遵从国家、金融行业、监管等相关要求，明确数据分级要素及内容，包括安全等级、重要程度、影响对象、影响范围、影响程度等。数据安全定级旨在对数据资产进行全面梳理并确立适当的数据安全分级，是金融业机构实施有效数据分级管理的必要前提和基础，数据分级是建立统一、完善的数据生命周期安全保护框架的基础工作，能够为金融业机构制定有针对性的数据安全管控措施提供支撑。三、事后数据资产应用目前，数据资产目录管理已经变成了数据治理工作中不可或缺的一个环节。企业在识别出自身数据资产的基础上，进一步构建数据资产目录，能够帮助用户更好地理解、使用以及分析数据。企业通过发现、描述和组织数据资产，形成一套企业数据资产的清单目录，提供一套上下文背景信息，为数据分析师、数据架构师、数据管理专员和其他数据用户，根据业务价值目标更好地查找和理解相关的数据资产。如果缺少了数据资产目录管理工作的支撑，很多数据管理与应用的工作开展都如同盲人摸象，缺乏整体的数据蓝图，没有有效的指引，由此导致了诸多不便和低效。例如：数据消费者不知道有哪些数据，也无法联系到相应的负责人；数据中心中承载了大量的数据，但却是一片沼泽，找到有意义的数据只能依靠人工经验进行指引；组织内有多个数据源，没有统一的途径来精准识别数据源；数据消费者没有适当的流程进行请求与获取目标数据；数据消费者无法理解数据，更不知该如何使用数据；数据资产目录的建设，最重要的是要以价值为导向，能够对业务起到有效的支撑作用，并具备良好的运营机制，才能体现价值，我们对数据资产目录的建设策略建议如下： 1 、明确驱动力、优先选择业务价值高的应用场景，建设成果落地有效首先结合当前及未来企业对数据管理工作的现状、挑战和需求进行分析，识别对业务支撑力较强的业务领域、数据主题、信息系统等，选择业务价值高的应用场景为建设支撑目标，在此范围内，进行数据目录管理工作目标和路径的设计，从而通过数据目录支撑到企业数据管理战略、产生更为直接的工作效益。需要强调的一点，企业对数据资产目录价值的认识不要只停留在现有业务所积淀形成的、相对静态的数据资产，还可从行业发展的角度分析未来应具备的数据资产，构建相对前瞻性的数据资产目录。例如，电信运营商可对未来 5 G 业务进行分析，构建数据资产目录，以迎接即将到来的 5 G 类新业务应用的需求；汽车制造业的厂商可对新能源、车联网等业务进行前瞻性布局，从内外不同渠道获取相关数据资产进行分析、构建目录，支撑业务发展。 2 、配套建设数据资产目录管理所需的组织职责、工作机制及数据文化氛围，技术与管理并重。数据资产目录的建设与管理需要相应的组织和机制支撑，需要企业内部数据文化达到一定氛围后，才能发挥相应的价值。对于数据目录的管理模式、评价模式、认责机制等，都需要业务部门的业务专家、数据专家深度参与其中，持续养护数据、完善数据定义、提升数据质量、分享数据成果，而数据文化与管理机制的建立和运行，并非一朝一夕、一蹴而就。建议在数据管理团队职责和工作机制较为明确的基础之上，能够进一步推动业务部门设置数据管理相关角色、明确职责，并在数据团队与业务团队之间、多业务部门之间，建立专项小组、讨论组等多种沟通机制，促进跨团队的沟通交流、提升数据文化氛围。 1 、将数据资产盘点方法论融入资产盘点工作流程，支撑企业跨业务域、跨部门、跨专业领域的常态化数据资产盘点。 2 、利用智能化标签技术，对数据资产进行多维分类以及异常识别，提高资产盘点质量降低人工投入。 3 、融合元数据、血缘关系、数据标准、数据质量、数据安全、认责管理等数据治理信息，构建适用不同业务场景的资产目录服务。 4 、结合企业数据治理过程中典型场景，提供数据资产包、众包等功能服务对数据应用场景过程进行管理。 5 、结合数据资产、业务知识、应用知识构建企业知识图谱，方便数据应用参与者高效获取技术、业务知识。 6 、利用大屏作为数据资产统计的输出，利用数据资产管理指标推动数据资产运维。数据资产目录管理是一项重要的工作，其建设过程不会是一蹴而就的，建设效果也不是立竿见影的，它本质属于 “ 地基 ” 类工作，因此需要且值得投入精力去认真构建，一旦建成并夯实，在其上面的数据管理和应用工作将得到良好的支撑和保障，数据应用价值也会得到极大的释放。企业在建设和运营数据资产目录时，要具备长线思维，协调业务与技术人员共同参与，随着业务发展持续迭代并创新，保证其落地执行、输出价值。开启数据可视化新旅程：数据血缘的生机与魅力引言在当今数字化时代，企业面临着海量且复杂的数据环境。数据如同企业的生命之血，贯穿于各个业务环节，流淌于各种业务系统之间。然而，如何通过上帝之眼对这些不可见无法琢磨的数据一窥究竟、预测它们的未来走向呢？那么数据血缘就是今天我想要和大家分享的主题，我想通过下面 5 个问题来展开我个人对数据血缘的理解。一、数据血缘的当前应用困境是什么数据血缘发展到今天，从来都没有如此的耀眼、如此受关注。本人在近 2 0 年前接触过 D a t a L i n e a g e 这个名词，是伴随着 E T L 工具时被提及，是用来解释数据处理逻辑与过程的，更多是数据工程师的袖珍 “ 小册 ” 。当下，数据血缘不再陌生，而是被业务寄托了更多厚望， “ 数据链路 ” 这个词也成了很多企业年度信息化规划关键字。一如 I T 行业其它众多名词，在追捧的过程中难免会存在以下落地应用的困境。复杂系统和架构：在当今的企业当中，技术架构的繁杂性已然成为数据血缘需要应对的关键挑战之一。企业的应用平台自早期的 M a i n f r a m e 封闭系统起始，历经 I O E 潮流阶段、大数据时期，直至当下的信创特殊阶段，在此过程中，经历了多代技术栈的更迭与交替。如此这般的一系列变化，让数据血缘的梳理和追踪变得困难重重。例如，当多个业务系统之间的数据交互关系混乱时，我们往往难以准确地追踪数据的来源和流向。这种情况在处理一些核心业务系统（如 E R P ）时尤为明显，因为这些系统的架构通常都非常复杂且封闭， A P I 接口繁杂、陈旧，要想解析这固若金汤的系统血缘如同痴人说梦。数据频繁变更与多样的数据流转形式：业务的动态发展会致使数据结构的变更操作频繁出现，进而让数据血缘需要持续地进行更新与维护，这无疑加大了管理的难度。举例而言，在业务流程做出调整之后，相关数据的流转路径就会发生变化。由此，这就需要数据血缘工具拥有实时采集更新以及自动解析维护的功能，从而适应数据环境的迅速变化。数据流转过程是建立数据血缘的根本，业务为使数据敏捷、畅通采用的技术手段也丰富多样，像 S F T P 、 E S B 、 E T L 工具、流式数据处理、 J A V A / P y t h o n / S h e l l 等开发程序、数据库 S Q L 脚本、手工搬运等形式，数不胜数。恰恰是这些复杂的形式，导致了血缘的断裂、缺失以及不可见。跨部门协作障碍：由于各部门对数据的解读和处理方法各异，这可能会在数据溯源的构建和实施过程中引发沟通和协调上的障碍，使得达成共识变得困难。举例来说，技术部门和业务部门对于数据血缘的界定和重要性的理解存在分歧。技术部门为了做血缘，恨不得将每个系统、每个字段都梳理出来建立血缘，唯恐有丝毫遗漏，就如一些数据治理项目，需要系统落标率达 1 0 0 % ，这种 “ 洁癖 ” 是开展血缘工作时的大忌。又如，业务提出的需求与目标更多是意识形态范畴，过于宏大，太过于高瞻远筑，难以切实落地。因而，创建一个跨部门的合作机制，围绕具体的数据血缘业务场景，使业务目标与项目执行有机结合、对齐。元数据质量问题：不准确、不完整的数据本身会影响数据血缘的可靠性，可能导致错误的追踪和分析。错误的数据可能误导对数据来源和处理过程的判断。例如，数据库中充斥着大量临时表，这样会直接干扰血缘解析的准确性；又如，每个数据工程师都有自己的程序编写偏好，数据处理的 S Q L 脚本编写不规范， S E L E C T * 的写法在程序中比比皆是；这些都是直接影响血缘解析的重要因素。因此，提高元数据的质量，是提高数据血缘准确性的关键。数据隐私和安全考虑：在追踪和记录数据血缘时，可能涉及到数据隐私和安全问题，需要在合规的前提下进行操作，增加了复杂性。因此，如何在保证数据隐私和安全的同时，有效地追踪和记录数据血缘，是数据血缘应用的另一个重要问题。二、如何建立企业精准的血缘地图随着企业对数据链路应用需求日益渐多，对数据血缘的诉求也愈具个性化，固有数据治理平台中的血缘功能再难以担当起此重任。以数据血缘技术作为基础，将数据治理前、中、后时期的事务操作建立业务场景，将数据开发前、中、后阶段输入建立业务场景，通过血缘技术去预测、校正、监测业务场景的活动，这种多场景应用的数据血缘平台呼之欲出。北京数语科技有限公司正是基于多年数据治理实践经验，将数据血缘模块独立出来，重新设计并推出了多业务场景应用的数据链路监测平台。那么，如何利用数据链路监测平台建立起企业精确的血缘地图呢？在构建企业的数据血缘地图时，首先要进行应用场景设计。这包括设定明确的业务目标，对关联系统进行全面梳理，制定详细的行动计划，并清晰地明确利益相关者。通过明确业务目标，能够为后续的工作指明方向，例如为财务管理提升数据质量、监管指标全链路分析、数据模型变更影响预测。对源头相关系统的梳理有助于了解数据的产生和流转起点。而精心制定的行动计划则能规划出实现目标的具体步骤和时间节点。同时，明确利益相关者能够确保各方在项目中的职责和参与程度。其次是进行血缘系统建设。这涵盖了对数据血缘工具的评估与选择，进行系统的规划与建设，以及建立相应的管理流程与制度。在评估和选择工具时，要考虑工具的元数据采集是否能覆盖需求、数据血缘解析是否精确、是否具备灵活创建应用场景的能力。系统规划与建设需要根据企业的规模、数据量和业务需求来确定架构和技术方案。管理流程与制度的建设则能确保系统的有效运行和维护。接下来是血缘采集与认证环节。这要求采集相关系统的元数据，制定合理的任务采集机制，让数据管家和业务方参与到元数据丰富活动中，并对血缘进行认证。采集全面准确的元数据是基础，合理的采集机制能够确保高效和及时。数据管家和业务方的参与能从不同角度丰富元数据，提升其质量。而认证血缘则能保证其准确性、可靠性、连续性。最后是血缘应用与业务趋动。要将数据血缘链路公开，以驱动业务增效和创新，评估血缘实践的结果，并提出优化细则。公开血缘链路能让更多人了解数据的来龙去脉，从而更好地利用数据。通过评估实践结果，可以发现问题和不足，进而提出优化措施，不断提升数据血缘的价值。三、怎样打开数据血缘探索之门数据血缘，原本就在那里。我们怎样以正确方式开启数据血缘探索之门呢？这里我向大家推荐以下 2 种探索形式。血缘目录当明确要探索其中某个数据表单、业务指标的数据血缘关系时，血缘目录则是这种更为精确的搜索工具，就像我们在谷歌搜索结果中筛选新闻、图片、视频等内容一样缩小搜索范围。这种精确的搜索和筛选方式，可以帮助我们更快地找到所需的数据，提高工作效率。随着 A I 技术的发展，人们越来越习惯希望通过自然语言对话来寻求所关注的直接答案，基于血缘目录提出具体血缘问题，让它帮助我们快捷找到关注业务指标所对应的数据血缘关系结果，并以缩略图形式呈现出来确认是否进入探索分析模式。数据地图数据地图就像我们现实世界的地图，它可以帮助我们从宏观的角度理解数据的全貌。就像我们可以在世界地图上看到各个国家和城市的位置，数据地图可以让我们看到数据的来源、流向和变化。当我们需要深入了解某个特定的数据血缘，数据地图也可以帮助我们 “ 放大 ” 观察，就像我们可以在谷歌地球上放大到埃及金字塔一样。这种由大及小的探索方式，可以帮助我们更好地理解数据的关系和价值。比如对跨系统间数据流动的路径、形式、时长探索，在地图中去观测哪些数据文件是通过 S F T P 来流动、哪些数据集是通过 E T L 工具来调度、哪些数据是通过 A P I 来传输、它们所耗时长各是多少？有无变换数据流动形式的可能？如果要建设跨系统间的数据桥梁，哪种技术手段、路径更科学、更经济？这些犹如现实的地图导航，通过直观的血缘地图探索为业务决策和分析提供了更好价值。总的来说，血缘目录和数据地图是打开数据血缘探索之门的两种重要方式。四、如何让您的业务融入血缘之路数据血缘是通过将每个字段、每个代码片、每个数据处理逻辑采集并解释生成的关系链路，每个元素都有自己的 “ 经度 ” 和 “ 纬度 ” 。就如同在浩瀚宇宙中，每一颗星辰都有其独特的坐标。如果要辨认、理解它，就离不开围绕这些元素去叠加业务氛围信息，只有注入了其元素的数据标准、业务流程、业务规则、利益相关者、指标含义等氛围信息后，人们才能通过这些上下文去理解其业务含义。例如，在金融领域中，对于某个特定的数据字段，只有当我们明确了它所对应的业务流程，比如是贷款审批流程中的一个关键数据项，以及相关的业务规则，如额度限制等，同时了解到涉及的利益相关者，如信贷员、客户等，还有其代表的指标含义，如风险评估指标等，我们才能真正理解这个数据元素在整个业务体系中的地位和作用，就像只有知道了一颗星星在星系中的具体位置和它所代表的意义，我们才能更好地理解整个星系的运行规律。将业务融入到数据血缘，往往不少于以下管理内容： 1 . 明确业务与血缘的边界：业务：指的是公司的数据活动（如数据治理、数据开发）、管理流程、业务目标、执行策略等。血缘：是数据从源头流向目标的运行路径，记录了数据如何被转换、处理、存储和使用的轨迹。 2 . 建立业务与血缘的映射关系：在血缘关系图中，为每个数据元素（如表单、字段、代码片段、数据任务）绑定元数据。使用数据字典或数据模型文档来详细解释每个数据元素的业务含义和用途。 3 . 设计业务氛围信息层：在血缘关系图上叠加业务氛围信息层，包括数据标准、业务流程、业务规则、利益相关者、指标含义等。使用可视化工具来展示这些信息，使非技术人员也能理解数据的业务含义和场景。 4 . 保持业务与血缘的有机隔离：在存储和设计上，确保业务氛围信息和血缘数据分别存储，但可以通过元数据进行关联。使用 A P I 或中间件来连接业务系统和血缘管理系统，实现业务与业务实时同步与一致。五、您期待哪些数据血缘应用场景在日益复杂的数据环境中，数据血缘的应用场景变得至关重要。数据血缘，即数据在整个生命周期中的来源、转换、流向和最终使用的完整记录，为企业提供了对数据流动和影响的深入理解。以下几个数据血缘应用场景或许值得您期待。模型变更影响预测数据模型是应用系统不可或缺的基础。随着业务需求的变化，应用系统功能模块的升级就会要求数据模型跟随着调整。然而，这种变更如果不提前制定预案，将可能直接影响上下游应用的稳定运行。为了降低风险，我们需要在投产前进行有效的评估，生成影响报告通知相应责任人及时分析应对。场景准备： · 制定数据模型投产计划。 · 生成数据模型版本变更报告，明确变更内容和范围。 · 创建模型变更影响预测应用场景，设置场景责任人及相应参数、规则。实现效果： · 自动化生成系统上下游的全域数据血缘链路图，清晰展示数据流动方向。 · 在血缘链路中通过颜色自动标注新增、变更、删除的表和字段，生成详细的影响预测报告，包括潜在风险、影响范围和应对措施建议。 · 以电子邮件、即时消息等形式即时通知上下游 I T 责任人，确保他们了解变更内容及其潜在影响。风险指标监测预警企业存在着诸多如信用风险、市场风险、资金流动性风险、操作风险等数据指标。对于这些关键指标，任何微小的变化都可能对企业产生重大影响。因此，需要持续时刻关注、监测这些指标的变化和趋势，同时能够精准定位这些指标、并保障其应用系统的稳定运行，指标非正常运行的事务能及时被监控、被预警，场景准备： · 整合风险指标的氛围信息，如历史参考数据、行业趋势、法律规范等。 · 采集算法、参数和运行状态数据，以便进行实时监控和分析。 · 创建风险指标监控场景，设置监控规则和预警条件。实现效果： · 实时监控风险指标的变化和趋势，及时发现潜在风险。 · 自动化触发预警通知，确保利益相关者即刻了解风险情况。 · 提供风险分析和建议措施，帮助企业应对潜在风险并优化决策过程。六、结论数据血缘作为数据管理与分析的关键手段，正逐步彰显出其独有的活力与魅力。企业借助数据链路技术能够更为精确定位数据问题，实时监控数据的流动情况，精准预测元数据变化所产生的影响，进而提升数据管理的效率，更高效、更准确地理解并运用数据资源，为数字化转型给予强有力的支持。 D a t a A I R e a d y 的关键因素上一篇我们翻译了哈佛商业评论的一篇重要文章《您公司的数据是否已准备好用于生成式人工智能》。事实上大模型技术并没有解决数据孤岛问题。所有企业都要考虑如何让您的数据准备好，基于提示工程结合企业私有知识进行 A I 应用的落地。数据 A I r e a d y 有以下几个关键因素： 1 、元数据管理元数据管理是确保 A I R e a d y 的核心。元数据提供数据上下文，帮助您理解其含义以及如何使用它。支持从数据发现、质量、血缘的一切。 • 3 6 0 ° 查看每个数据资产，获取所有该数据相关上下文 • 端到端主动的数据血缘，以了解数据如何在系统中流动 • 语义层，有助于创建和探索定义、指标和资产之间的关系 • 个性化的访问控制 — — 根据角色、业务领域或项目上下文定义这些元素将帮助 A I G C 有效地理解数据资产，并提供有用的建议。没有出色的元数据管理， L L M 不可能有效。 2 、元数据质量管理如前所述，人工智能辅助系统需要高质量的数据才能发挥作用。因此，必须根据最重要的数据质量指标（如相关性、可靠性、准确性等）对您的数据资产进行持续评估。这里经常被忽视的一个方面是元数据质量。在即将到来的人工智能和 L L M 时代，元数据质量将与数据质量同样重要。 L L M 应用程序需要丰富、高质量的元数据才能使用数据。元数据越准确、越可信，人工智能生成的答案就越可靠。 3 、数据血缘管理数据架构与业务架构的关联关系及数据流的血缘关系。数据血缘对于实现 D a t a A I R e a d y （即数据准备好支持人工智能应用）具有重要的价值。 D a t a A I R e a d y 强调数据的可访问性、可理解性、高质量和高效管理，以便为人工智能（ A I ）应用提供坚实的基础。以下是数据血缘在 D a t a A I R e a d y 方面的几个关键价值点：提高数据透明度与可理解性加强数据质量控制促进数据合规性优化数据架构与治理提升 A I 模型的可靠性与可解释性这些价值共同构成了数据血缘在支持人工智能应用中的关键作用。 4 、数据治理体系《纽约时报》的 S t e v e L o h r ： “ 数据是大企业构建人工智能的瓶颈。没有标准、上下文和认责的数据是从人工智能系统中创造价值的主要障碍。 ” 没有数据认责和管控系统，您的模型将不断产生幻觉，经常崩溃，并且始终无法实现公司期望的业务价值。 5 、数据结构的稳定性 A I 算法会根据它们在训练数据中识别到的 s c h e m a 来理解。一致的元数据可确保 A I 系统在训练后可以继续将其学习到的模式应用于新数据，而不会出现错误或需要重新配置。数据格式的变化（例如更改列名、更改数据类型或重新组织数据库架构）可能会使 A I 模型混乱。这可能会导致输出不正确，或者需要额外的时间和资源来使用新结构重新训练模型。为了保持有效 A I 分析具有稳定的数据结构，规划时要考虑设计数据架构并对数据架构进行管控。数据模型版本控制，数据模型的完整性和可追溯性。建立变更管理策略：创建用于评估和实施数据结构变更的管控制度。包括影响评估、变更管理与现有 A I 系统的兼容性。 6 、数据来源的多样性和准确性人工智能算法受益于广泛的数据输入，因为多样化的数据源有助于减少偏见并提高洞察的准确性。数据来源多种多样，包括不同的供应商、客户统计数据、销售渠道、电子商务网站和第三方市场。这种多样性至关重要，主要原因如下：减少偏见：人工智能系统可能会根据所训练的数据产生偏见。通过整合来自各种来源的数据，您可以降低这些偏见的风险，因为人工智能解决方案将具有更平衡的视角，可以反映不同的观点。增强稳健性：多样化的数据源使得人工智能模型对任何单一来源的不稳定信息不敏感。提高预测能力：利用来自综合输入数据，人工智能算法可以更好地预测不同客户群体和市场条件下的行为和结果。这里需要注意的是，数据准确性与数据多样性同样重要。在集成新数据源之前，请验证其可信度和记录，并确保您的供应商和数据提供商遵守行业标准和数据管理的最佳实践。 7 、人工智能理解的数据结构 A I 算法需要易于处理的数据格式。这通常意味着结构化数据，即任何遵循严格格式的数据，便于访问、搜索和分析，通常包括：定义的数据模型：明确定义 s c h e m a 下的结构化数据例如具有行和列的表格其中每个数据元素都有明确的划分。统一的数据条目：每个条目都遵循相同的格式。例如，在 C S V 文件中，每一行代表一条记录，每一列代表该记录的特定属性。 8 . 数据字段丰富（元数据充足率）数据字段的内容（元数据）对 A I 分析的有效性起着重要作用。当数据字段具备全面、详细的信息时， A I 系统可以进行更深入、更细致的分析，并提供更个性化的建议。数据字段不止包含名称或价格等基本标识符，也包括详细的产品描述、定义和分类。扫码关注 d a t a b l a u 更多资讯以数据治理驱动业务运营免费试用 D a t a b l a u 产品数据模型管控平台 D D M 数据资产管理平台 D A M 数据资产目录平台 D D C 数据安全管理平台 D D S 数据开发管理工具 D a t a b l a u D 3 血缘解析工具 D a t a b l a u S Q L i n k 数据架构工具 D D M A r c h y 解决方案数据安全与合规解决方案数据资产管理与服务解决方案数据中台综合解决方案数据模型管理解决方案数据治理综合解决方案行业解决方案银行业解决方案保险行业解决方案基金行业解决方案制造行业解决方案汽车行业解决方案生态合作项目交付渠道代理校企合作联系我们商务与渠道合作： s a l e @ d a t a b l a u . c o m 市场与媒体公关： m a r k e t i n g @ d a t a b l a u . c o m 电话咨询： 4 0 0 6 0 3 3 7 3 8 友情链接：百度 E n g l i s h 京公网安备 1 1 0 1 0 5 0 2 0 3 6 8 0 5 号 & c o p y 版权所有：北京数语科技有限公司京 I C P 备 1 7 0 0 6 4 2 1 号 1 北京市东城区王府井大街 1 3 8 号新东安办公楼 2 座 1 1 0 1 北京数语科技有限公司您可以留下联系方式，工作人员会第一时间回复！提交电话咨询在线咨询免费试用投诉反馈电话： 4 0 0 6 0 3 3 7 3 8 产品咨询及商务合作请联系 s a l e @ d a t a b l a u . c o m 投诉反馈请联系 s u p p o r t @ d a t a b l a u . c o m

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