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自动盘点企业数据资产,发现数据质量问题。
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指导资产目录搭建,为企业构建数据资产门户
DDS 数据安全管理平台
通过AI算法、自动识别等手段进行数据资产的分类分级
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数据治理工具 Tools
DDM Archy 数据架构工具
架构资产管理工具,依托于DDM的基础建模能力,对架构资产,进行专项设计和管理
Datablau SQLink 血缘解析工具
高度自动化,简单易用的分析SQL语句并发现其中的数据血缘关系的可视化分析软件
Datablau D3 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。
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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。
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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。
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数据模型管理解决方案
数据治理综合解决方案
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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连续中标 | Datablau金融客户版图持续扩充
盛夏结硕果,中标喜讯又来一波。近期,Datablau数语科技市场开拓再攀高峰,凭借产品硬实力及深厚的行业实践积淀再获众多金融机构的青睐,成功签约三星财产保险、信达澳亚基金、江泰保险、长银五八、安联资管等多个数据治理项目。一直以来,Datablau在金融行业数据治理市场表现抢眼,具备为各类型金融客户提供数据治理整体解决方案的能力。2023年Datablau新增20多家金融客户,实现了对五大国有行和十二家全国性股份制银行80%、TOP10证券90%的覆盖,并以阶梯式向中小金融机构渗透,展现出了强劲的市场竞争力和增长潜力。当前,我国金融行业正处于数字化转型的重要阶段,金融机构不断加强数据治理,充分发挥数据价值,可以在实现自身高质量发展的同时,更好地发挥在实体经济中的作用。作为数据治理行业的先行者,Datablau始终致力于数据治理产品打磨和技术创新,经过持续的迭代,形成了一体化成熟的数据治理产品体系,同时凭借多年的技术累积和服务沉淀,积极跟进不同业态的金融机构对数据治理的需求变化,形成了保险、银行、证券等行业数据治理解决方案,覆盖了East监管报送等多个场景,持续助力金融机构实现全方位数字化转型。
专业领航 | Datablau参编的《数据模型管理能力成熟度评估模型》标准发布
随着数字化转型的加速,数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何有效管理和利用数据,成为企业面临的重大挑战。为了帮助企业提升数据管理能力,信通院主导并推出了《数据模型管理能力成熟度评估模型》标准,旨在为企业提供一个全面、科学、系统的评估框架,以帮助企业识别其数据模型管理的成熟度,并指导企业进行数据管理的优化和提升。Datablau数语科技作为行业内的先行者,有幸牵头参编了这一重要标准。Datablau数语科技凭借深厚的技术积累与丰富的实践经验,不仅在标准制定过程中提供了专业的见解和技术支撑,也为该标准注入了鲜活的行业应用视角,确保了标准的实用性和前瞻性,其数据建模工具DDM也与评估模型的理念不谋而合,为企业提供了强有力的数据管理解决方案。信通院作为国家权威的信息通信研究机构,与Datablau数语科技强强联合,使得该标准既具备理论高度,又贴合实际应用需求。该标准不仅为政府机构、企事业单位提供了自我评估与持续改进的数据模型管理指南,也为行业内外的数据治理实践设立了统一语言和度量标准。预期将加速推动各行业数据治理体系的标准化建设,促进数据资产的高效管理和利用,为数字化转型提供强有力的支持。扫码下载【数据模型管理能力成熟度评估模型】相关附件Datablau数据建模工具:企业数据管理的得力助手Datablau数语科技的数据建模工具——DDM,是一款融入了数据治理理念的新一代数据模型设计与管理一体化工具,把数据治理流程推进到数据开发流程中,进行开发态的源头治理,解决了标准落地的难题,从根本上控制了企业增量的数据质量问题。它通过以下几个核心功能,帮助企业实现数据的高效管理和利用:可视化模型设计:支持逻辑模型和物理模型可视化设计支持创建多个数据主题,可快速编辑表、字段、主外键索引、视图等对象支持自动生成DDL脚本智能数据标准落标:在数据模型设计态,支持通过拖拉拽的方式直接引用数据标准在实体设计器中,支持使用智能推荐的方式批量推荐数据标准,优化数据应用模式,提升模型设计效率多人协作建模:支持对数据模型集中在线储存和在线服务支持自动进行模型合规检查,形成落标报告支持模型变更全历史记录支持多人协作,同时在线查看、编辑同一模型支持版本冲突自动合并数据模型运维和管理:通过浏览器的方式在web端进行模型的浏览和管理,包括模型查看、编辑、er图展示、流程审批等。
Datablau7系列产品发布会圆满落幕,引领数据智能新时代
6月29日,由北京数语科技有限公司主办的「Datablau7系列引领数据治理新篇章暨产品发布沙龙活动」在歌华大厦圆满落幕,吸引了众多行业精英、合作伙伴及数据爱好者共襄盛举,共同见证了Datablau数语科技在数据治理领域的最新成果与前沿探索。01、启幕新章,Datablau7系列震撼发布首先,Datablau数语科技的创始人&CEO王琤先生作为开场嘉宾发表了《Datablau 7产品发布会》主题演讲,他重点介绍了Datablau 7产品的主旨,共分为四点:智能化(Data governance by AI)、数据要素全链路(数据血缘)、赋能AI(Data governance for AI)、数据资产服务化(数据产品、多租户)以及Datablau智能数据治理产品体系。随后,由首席产品总监冷鹏先生详细介绍了两款创新产品——数据链路监测平台与数据资产开发平台。其中「数据链路监测平台」基于元数据采集和血缘解析的能力,将原始的元数据与后期丰富的定义一并收集、编目,结合业务输入形成实用的应用场景,同时应用于企业数据治理、数据开发、数据运维等日常工作之中,提升其透明度与效率。特别值得一提的是,数据链路检测平台在数据血缘解析上的卓越表现:通过先进的算法优化和架构设计,实现了数据血缘解析成功率大于95%,这意味着几乎所有的数据流动都能被精准捕捉;而数据血缘查询展示的响应速度达到了毫秒级,即便是修饰词级别的细粒度解析,也毫不费力。这不仅彰显了Datablau数据链路检测平台的前沿技术实力,更预示着其将在推动企业数据治理现代化进程中扮演重要角色。而「数据资产开发平台」则是一款基于数据治理端到端的数据资产开发平台,让数据开发更规范,更可控,更敏捷、 质量更高,打破了传统企业数据开发团队孤岛管理模式。冷鹏先生介绍了该产品的五大特性:数据仓库建模、数据项目管理、智能程序开发、自助模型分析、任务编排调度。特别指出了数据资产开发平台中的一项关键创新——数据资产网关功能,这一特性可以让不同的用户在自己的空间做资产重新生产,这意味着,无论是数据分析师、还是业务部门的决策者,都能在保障数据安全和合规性的前提下,便捷地在其专属环境中重用、转换并衍生数据资产,促进数据价值的深度挖掘与快速应用,从而加速企业智慧决策的进程。对于冷鹏先生分享的这两款产品,不仅展示了产品的技术先进性与应用广泛性,更传递了Datablau在数据治理领域的深厚积累与持续创新的决心,赢得了在场每一位观众的热烈掌声与高度认可。【冷鹏先生】紧接着,Datablau数语科技的联合创始人&CTO朱金宝先生接力上台,深入浅出地讲解了DDM Archy和Datablau AI Copilot两款产品特色与优势。他介绍到「DDM Archy」是基于Datablau DDM推出的一个架构建模套件产品,它可以让企业用一个模型,把业务到数据,从高端架构到初级项目实施统一贯穿起来,以此来把架构的产物作为企业数据资产的坐标系,并介绍了该产品的核心功能与优势:数据架构资产构建、项目级架构管控、架构分布和流转图、其它工具集成。Archy不仅简化了从战略到实施的数据架构设计过程,还降低并强化了架构资产的管控和协同,进而提升了企业的数据治理成熟度和数据价值的释放效率。【朱金宝先生】随着AI技术的持续进步和应用场景的不断拓展,其在数据治理中的作用也更加深刻和广泛。对此,朱金宝先生介绍了「Datablau AIC」这款产品,它拥有海量的行业知识库,广泛涉及金融(银行、保险、证券、基金)、制造等各种行业术语。这一庞大的知识体系不仅包括行业规范、制度、体系、指引、案例等,同时还集成了数据模型、标准、指标、数据字典等治理相关的行业数据。通过AIC的计算能力可以有效的赋能元数据补全、数据质量规则构建,数据建模、智能数据安全分类分级、智能数据资产对标等数据治理相关工作。二、案例分享,实践见证价值在案例分享这一环节,王琤先生作为数据治理领域的领军人物,从实战经验出发发表了《数据治理最佳实践案例分享》的主题演讲,提出了企业在数字化转型过程中面临的挑战与机遇,以及企业如何通过融入业务场景,让数据治理赋能业务,让业务有显性感知的实践经验,为与会者提供了深度见解。【王琤先生】紧接着,数孪模型科技(北京)有限责任公司的程燕女士则以她深厚的企业架构与流程管理经验为基础,发表了题为《企业架构平台:从表达走向治理》的演讲。她强调,企业架构关键在于做实设计,做强治理,通过将企业架构平台从概念表达转向实际治理,企业能够更灵活地应对市场变化,加快产品和服务创新。【程燕女士】三、线下讨论,数据智能的未来展望随着产品发布和实践案例分享的精彩呈现,发布会进入了最后一个环节——线下讨论与交流。这个环节旨在为与会的行业专家、企业代表及数据爱好者们搭建一个直接对话的平台,鼓励思想碰撞,深化对Datablau7系列产品的理解,并共同探索数据治理与智能应用的未来趋势。Datablau7系列产品发布会圆满落幕,感谢所有参与者的的出席,相信大家收获满满,对于未参会的广大同仁,我们将陆续为大家奉献视频回顾,请关注DatablauTech视频号。
Data AI-Ready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AI应用的落地。数据AI-ready有以下几个关键因素:1、元数据管理元数据管理是确保AI-Ready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。• 360°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AIGC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,LLM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LLM时代,元数据质量将与数据质量同样重要。LLM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Data AI Ready(即数据准备好支持人工智能应用)具有重要的价值。Data AI Ready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(AI)应用提供坚实的基础。以下是数据血缘在Data AI Ready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AI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Steve Lohr:“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AI算法会根据它们在训练数据中识别到的schema来理解。一致的元数据可确保AI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AI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AI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AI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AI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schema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CSV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AI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,AI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。
哈佛商业评论-《您公司的数据是否已准备好用于生成式人工智能》
哈佛商业评论今年三月发布了一篇《您公司的数据是否已准备好用于生成式人工智能》的文章引起广泛关注。许多组织对生成式人工智能感到兴奋,他们正在动员起来开展。董事会正在举办教育研讨会并鼓励公司采取行动。高级管理团队正在考虑开发哪些用例。个人和部门正在试验该技术如何提高他们的生产力和效率。然而,对生成式人工智能的成功真正重要的工作落在了首席数据官 (CDO)、数据工程师身上。2023年下半年对334名CDO和组织中的数据领导者进行的一项调查(由亚马逊网络服务和麻省理工学院首席数据官/信息质量研讨会赞助)以及对这些高管的一系列采访发现,虽然他们和其他人一样对生成式人工智能感到兴奋,但他们还有很多工作要做才能做好准备。特别是在数据准备方面,公司尚未创建新的数据战略或开始管理数据,以使生成式人工智能为他们服务。我们将描述调查结果以及这对数据下一步的建议。■ 生成式人工智能令人兴奋,但价值尚小2023年是许多组织发现AI并惊叹其潜力的一年。就其功能而言,AI历来使用结构化数据,通常是行和列中的数字。但生成式AI使用非结构化数据(文本、图像甚至视频)来生成新的或重新组合的非结构化数据形式。它为人类内容创作者提供了帮助和竞争。CDO和数据领导者对这项技术充满热情:80%的人同意它最终将改变其组织的业务环境,62%的人表示其组织计划增加对生成式人工智能的支出。这项技术也为他们的角色带来了很多关注;一位CDO在接受采访时表示,生成式人工智能让她成为了“舞会上的花魁”。然而,受访者表示,大多数受访者尚未从使用生成式人工智能中获得实质性的经济价值。当被问及他们的组织如何应对生成式人工智能时,近三分之一的受访者表示他们正在“在个人层面进行实验”,而不是为企业创建用例。另有21%的受访者表示他们正在实验,但有针对员工的使用指南。比例略小的19%的受访者正在部门或业务部门层面进行实验。最重要的是,只有6%的受访者在生产部署中采用了生成式人工智能应用程序。令人惊讶的是,16%的受访者指出,他们的组织已经禁止员工使用,尽管随着公司使用企业版生成式人工智能模型处理数据隐私问题,这种方法似乎随着时间的推移正在减少。如果一家公司打算尝试生成式人工智能,那么它应该成为业务的核心方面。一家正在积极尝试生成式人工智能进行研发的公司是环球音乐。该公司对这项技术的强烈兴趣并不令人意外,因为生成式人工智能可以创作音乐、写歌词和模仿艺术家的声音。环球音乐正在探索如何将生成式人工智能用于音乐和音乐视频,以保护艺术家的知识产权。它正在进行另一项实验,使用环球艺术家的声音(经他们许可和参与)创建歌曲曲目的AI版本。它还对一家AI提供商采取了法律行动,以保护其艺术家的版权。政策和概念验证可能很有用,但它们不会产生经济价值。要让生成式人工智能真正对公司有价值,他们需要使用自己的数据定制供应商的语言或图像模型,并做好内部工作以准备用于这种集成的数据。■ 准备数据如果要让使用生成式人工智能发挥巨大作用,那么生成式人工智能所使用的相对非结构化数据需要经过精心筛选,以确保其准确性、时效性、独特性和其他属性。质量低劣的内部数据将导致生成式人工智能模型产生质量低劣的响应。我们调查中的许多数据领导者都认同这一挑战:46%的人认为“数据质量”是其组织实现生成式人工智能潜力的最大挑战。摩根士丹利财富管理公司(生成式人工智能的早期采用者)的首席数据、分析和创新官Jeff McMillan描述了其中涉及的一些问题:我们已经整理基于文档的知识大约五年了。这并不是因为我们期待生成式人工智能,而是因为人们对我们现有内联网内容的质量水平不满意。因此,通过解决这个问题,我们无意中为生成式人工智能做好了准备。每一篇研究内容都必须由合规人员审核,因此我们知道培训内容质量非常高。即使是非研究内容,我们也有团队根据标记要求、预先提供摘要等问题对个人提交的内容进行评分,并给每篇文档打分。我们还必须花费大量时间考虑不同的内容集并优化结果……这些大型语言模型并不能解决数据源分散的问题。公司需要先解决数据集成和掌握问题,然后再尝试使用生成式AI访问数据。然而,大多数数据领导者尚未开始对其数据策略做出必要的改变。虽然93%的受访者同意数据策略对于从人工智能中获取价值至关重要,但57%的受访者表示,他们迄今为止尚未对其组织的数据做出任何改变。只有37%的人同意(只有11%的人非常同意)他们的组织拥有适合人工智能的数据基础。换句话说,大多数组织要做大量工作才能在其业务中广泛应用人工智能。那些已经开始做出改变的数据领导者专注于一些特定的任务。四分之一的组织正在进行数据集成或数据集清理。其中18%的人正在调查可能支持使用生成式人工智能的数据。17%的人正在整理文档或文本,为特定领域的genAI模型做准备。例如,默克集团首席数据和人工智能官 Walid Mehanna 强调了几种数据准备类型的重要性:如果我们想做人工智能,我们需要把它建在混凝土上,而不是流沙上。我们正在使流程和数据供应保持良好状态。我们正在研究数据清单和目录、具有新数据结构和元数据层的数据结构、数据管道和临时自助洞察生成。我们相信,生成式人工智能将成为未来从数据中创造洞察的关键方式。赛诺菲研发部首席数据官 Raj Nimmagadda 也表示,公司正在为生成式人工智能准备数据,并告诉我们,生成式人工智能成功“取决于高质量、‘业务就绪’的数据,这些数据由强大的数据基础、数据治理和标准指导。”他表示,赛诺菲目前正在其研发部门投资打造这些核心能力。与一般的数据转换一样,对于大多数组织来说,整理、清理和集成所有非结构化数据以用于生成式人工智能应用程序将是一项艰巨的工作。因此,大多数公司应该专注于他们预计在不久的将来实施生成式人工智能的特定数据领域。公司使用生成式人工智能的时间可能比许多人希望的要长,而且在创造价值之前,他们可能还有很长的路要走。在调查中,数据领导者优先考虑生成式人工智能开发的最常见业务领域(按顺序)是客户运营(例如客户支持或聊天机器人)、软件工程/代码生成、营销和销售活动(例如个性化营销活动或销售产品)以及研发/产品设计和开发。许多组织也在追求生成式人工智能的整体个人生产力应用,但这不太可能涉及特定的数据领域。■ 等待的正当理由?虽然我们认为数据领导者应该加快为生成人工智能准备数据的速度,但我们也承认还有其他重要的数据项目,包括改进交易数据以及为传统分析和机器学习应用程序提供数据。事实上,速度有些缓慢的原因之一可能是71%的CDO同意“生成式人工智能很有趣,但我们更专注于其他数据计划,以提供更有形的价值。”考虑到人们对生成式人工智能的兴奋程度,这项调查结果有些令人惊讶。我们在 2022年的调查中发现,首席数据官面临着快速交付价值的压力,但他们也面临着促进生成式人工智能实施的压力。我们怀疑他们从管理和改进结构化数据转向非结构化内容的转变有点缓慢。此外,在公司内部,谁来领导生成式人工智能也存在争议;首席数据官正在与首席信息官、首席技术官和首席数字官竞争这项热门新技术的领导权。但如果生成式人工智能要改变组织,那么等待开始准备数据是没有意义的。大多数调查受访者——都同意生成式人工智能是一种变革性能力。让大型组织的重要数据为AI做好准备的工作很容易需要几年时间。现在是时候开始了!■ Datablau提供将企业数据资产转化为AI-ready的能力如下图所示,企业的数据资产并不规范,下面的两个结构化的表,库表结构的业务名、业务定义缺失,字段都是A1、A2、B1、B2。从样例数据的特征上看,例如:A4、A5都是日期,无论人或机器都无法了解这两个字段是什么日期。这种情况下,数据即使大模型获取到,大模型很难理解,也无法产出有效的AIGC的成效。显而易见,大模型需要企业私域数据,来定位问题的上下文。没有有效的数据输入,也就没有有效的输出。因此,我们需要将数据治理的成果与行级数据相结合,形成具备上下文的数据,再喂给大模型。如下图所示,将行级数据、相关联的表,结合元数据信息,重新聚合为新的半结构化数据,这时生成式人工智能就会输出有效的信息。Datablau数语科技作为国内数据资产管理的先行者和开拓者,通过不断打磨完善产品体系,打造了端到端的数据治理产品体系,形成了集模型管理、数据资产管理、数据资产目录、数据安全管理等为一体的全链路数据管理能力。其中数据资产目录平台DDC是为企业统一的数据资产共享和应用平台,从数据资产业务化视角出发,基于特有的模型体系和数据自学习技术,通过明确规范数据资产入库准则,形成企业统一的数据资产目录,涵盖了自动数据分类分目、数据资产查询与检索、血缘架构解析、数据资产地图等核心功能,极大提高了数据利用效率和提升业务数据应用水平。Datablau的数据资产网关在业界也极具有前瞻性和创新性,专注于提升数据资产的可用性和安全性,同时促进不同用户角色在数据使用上的灵活性与协作,结合DDC数据资产目录平台,数据网关利用AI技术和自学习模型,优化数据发现、理解和使用流程,提升数据服务的智能化水平,旨在帮助企业构建一个既安全又高效的数据流通体系,加速数据价值的转化,支持企业数字化转型和数据驱动决策的实现。
数据治理操作指南(完整版)
数据治理可以有效保障数据建设过程在一个合理高效的监管体系下进行,最终提供高质量、安全、流程可追溯的业务数据。一、数据治理体系企业数据治理体系包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全及数据标准等内容。1、数据质量一般采用业内常用的标准来衡量数据质量的好坏:完整性、准确性、一致性和及时性。完整性:数据的记录和信息是否完整,是否存在缺失情况准确性:数据汇总记录的信息和数据是否准确,是否存在异常或者错误一致性:多个业务数仓间的公共数据,必须在各个数据仓库中保持一致及时性:数据能及时产出和预警2、元数据管理元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息,通俗理解,元数据就是描述数据的数据。元数据包含技术元数据和业务元数据。可以帮助数据分析人员清楚了解企业拥有什么数据,它们存储在哪里,如何抽取、清理、维护z这类数据,也即数据血缘。帮助构建业务知识体系,确立数据业务含义可解释性提升数据整合和溯源能力,血缘关系可维护建立数据质量稽核体系,分类管理监控3、主数据管理企业主数据指企业内一致并共享的业务主体,大白话理解就是各专业公司和业务系统间共享的数据。常见的主数据比如公司的员工、客户数据、机构信息、供应商信息等。这些数据具有权威性和全局性,可归约至公司的企业资产。一般主数据管理需要遵循如下几点:管理和监管各组织机构、子公司、部门对主数据的访问,制定访问规范和管理原则定期进行主数据评估,判断既定目标的完善程度组织相关人员和机构,统一完善主数据建设提供技术和业务流程支持,全集团集中统筹4、数据资产管理一般企业在数字化转型时都会考虑数据资产梳理。你的数据有没有被合理利用?如何产生最大价值?这是数据资产管理关心的核心工作。在构建企业资产时一般会考虑不同角度,即业务角度和技术角度,最后进行合并,输出统一的数据资产分析,并向外提供统一的数据资产查询服务。如何盘活数据,形成数据资产,提供完整的数据资产全景视图,可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。5、数据安全数据安全是企业数据建设必不可少的一环,我们的数据都存储在大大小小的磁盘中,对外提供不同程度的查询和计算服务。需要定时对数据进行核查、敏感字段加密、访问权限控制,确保数据能够被安全地使用。6、数据标准大白话理解,我们需要在组织内定义一套关于数据的规范,好让我们都能理解这些数据的含义。今天张三说这个客户号是办理银行卡的客户,明天李四又说是借贷过的客户。对比一看,两者的字段类型和长度一致,到底要采纳哪个意见呢?数据标准是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束,通过统一规范,消除二义性。二、企业数据治理实施过程1、数据治理实施框架数据治理体系是为了规范业务数据规范、数据标准、数据质量和数据安全中的各类管理任务活动而建立的组织、流程与工具。通过一个常态化的数据治理组织,建立数据集中管理长效机制,规范数据管控流程,提升数据质量,促进数据标准一致,保障数据共享与使用安全,从而提高企业运营效率和管理水平。2、数据治理组织架构企业数据治理体系除了在技术方面的实施架构,还需要管理方面的组织架构支撑。一般在数据治理建设初期,集团会先成立数据治理管理委员会。从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施。层级管理、统一协调。1)组织架构决策层提供数据标准管理的决策职能,通俗理解即拍板定方案。管理层审议数据标准管理相关制度对跨部门难的数据标准管理争议事项进行讨论并决策管理重大数据标准事项,提交信息科技管理委员会审议执行层业务部门:负责业务线数据标准的制定、修改、复审,推广落实数据标准等科技开发:承担治理平台、数据标准、数据质量等实施工作;系统设计和开发工作中遵循数据标准科技运营:负责技术标准的制定和技术推广2、管理层职责1)项目经理确定项目目标、范围和计划制定项目里程碑管理跨项目协同2)专家评审组评审项目方案,确定方案的合理性3)PMO确保项目按计划执行管理项目重大风险执行跨项目协同、沟通组织项目关键评审3)数据治理专项组执行各项目的落地实施和运营推广,推动执行层的实施数据治理技术落地和项目进展。3、执行层职责数据架构师、数据治理专家和业务专员形成数据治理"铁三角",紧密协作,推进数据治理与数据架构落地。1)业务专员业务专员作为业务部门数据治理的接口人,在标准、质量、应用等领域组织业务人员开展工作定义数据规则保障数据质量提出数据需求2)数据治理专家数据治理专家作为数据治理组成员,负责设计数据架构,运营数据资产;牵头组织业务、IT达成数据治理目标。构建数据逻辑模型监控数据质量运营数据资产3)数据架构师数据架构师作为IT开发部门的专家,承担数据标准落地、模型落地的重任,协助解决数据质量问题。数据标准落地逻辑模型落地物理模型落地四、数据治理平台在确定了技术实施方案和组织管理架构,下面需要进行数据治理体系的落地实施。在大型企业中一般会开发一个完整的数据治理平台,囊括所有数据治理功能,对外提供平台服务。1)核心功能数据治理平台作为数据治理的产品体系,旨在保障数据平台的数据是安全、可靠的、标准的、有价值的。数据资产管理:提供面向用户的场景化搜素,提供全景数据资产地图,方便快速查找资产和资产分析数据标准管理:统一定制数据标准,提高包括字段、码值、数据字典管理,保障业务数据和中台数据的统一标准数据质量监控:提供事前、事中、事后的数据质量体系,支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能数据安全:提供数据安全脱敏、安全分级和监控数据建模中心:统一建模,提供业务系统建模和模型管理2)元数据管理元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户,帮助实现对数据资产的快速检索能力,提高数据使用有效性和效率。通过建立完整且一致的元数据管理策略,提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。3)数据质量数据质量监控:支持所有用户进行数据质量监控规则配置规则阻断:配置数据质量监控阻断规则,数据质量出现差异可实时阻断下游作业运行,屏蔽错误结果链路扩散。告警:数据质量出现预设偏差,及时发出预警通知及时修复4)数据标准支持定制统一的数据标准平台,包括字段标准管理,码值标准管理以及字典管理,业务源数据和中台数据统一标准。5)数据安全基于集团数据资产实现数据安全分级管理,自动识别安全信息;提供数据访问安全行为监测,及时识别访问风险。四、数据治理评估数据治理平台开发完成并运行,需要对整体数据治理体系的效果进行验证和评估。“1)数据是否可以消除"脏、乱、差"的现象2)数据资产是否最大价值化3)所有数据的血缘是否完整可追溯。。。”1)数据资产通过构建数据资产管理体系,实现资产全覆盖,并支持全局搜索和精准定位目标资产。实现全局搜索,面向用户提供场景化检索服务支持标签、数据地图、表名和字段名等多种检索维度支持进行数据地图,源业务数据字典的结果筛选比如支持PV/UV用户搜索和资产展示,明确服务目标2)数据标准新旧数据标准沉淀,打通了数据建模工具、数据标准库和词根标准库,落地数据标准和词根。实现数据标准库100%拉通智能识别数据标准和引用客户端同步更新数据标准、词根3)数据安全保持事前制度建设、事中技术管控、事后监控审计的原则建立全流程数据安全管控体系。基于以上数据安全管控体系,支持数据安全定级,构建灵活的数据安全共享流程。4)数据质量通过数据质量雷达图,定期进行数据和任务质量打分,综合考察数据质量效果。数据完整性:查看数据项信息是否全面、完整无缺失告警响应程度:日常管理、应急响应、降低影响;避免数据损毁和丢失监控覆盖程度:确保数据遵循统一的数据标准和规范要求作业稳定性:监控作业稳定性,是否存在作业异常等问题作业时效性:检查任务对应的数据项信息获取是否满足预期要求注:本文转自大鱼的数据人生,侵删!
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