标杆案例展示

• 建设银行 助力银行实现全域、多元数据资产统一管理，提供高质量、智能化的全领域数据资产。

  Datablau数语科技为建设银行构建数据模型管控平台和数据资产管理平台，助力银行实现全域、多元数据资产统一管理，结合管理规范、数据标准、数据质量等工作机制提供权威高质量、智能化的全领域数据资产。

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• 苏州银行 帮助企业对数据标准进行系统化管理，解决监管平台数据质量低等问题。

  鉴于银保监会要求和内部精细化管理，Datablau数语科技协助苏州银行建设实施了数据管控平台项目，通过Datablau DDM、DAM数据治理平台，构建数据资产管理、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据模型管理等模块，帮助企业对数据标准进行系统化管理，解决了元数据变化造成平台与源数据系统不一致，违规操作、监管平台数据质量低等问题。有效管理企业资源，充分发挥数据资产价值。

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• 华泰证券股份有限公司 从整体上提升了公司数据模型的管控能力，推动公司数字化战略转型。

  为了落实华泰证券公司级数据战略，加强企业数据治理能力，提升数据管理水平。Datablau为华泰证券构建数据模型统一管控平台，从整体上提升公司数据模型的管控能力、数据的业务信息、数据质量，充分发挥数据资产价值，推动公司数字化战略转型，进一步支撑公司各项业务的开展。

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• 华夏基金管理有限公司 通过建设企业级数据资产管理平台，实现数据标准的线上化管理。

  数据是重要的生产要素，数据治理作为支撑数据要素价值释放的核心工作，华夏基金深入推进数据治理顶层设计，Datablau数语科技协助华夏基金布局建设企业级数据资产管理平台，实现数据标准的线上化管理，建立标准与元数据的映射关系，并对产品主数据标准落标情况进行评估监控；落地质量监控规则，实现产品主数据质量监控；针对发现的质量问题，形成切实可行的整改方案。

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• 中国人寿资产管理有限公司 通过建立数据资产管理平台，提升了公司数据治理工作的规范化和专业化水平。

  为落实《中国人寿数据治理工作管理办法》，结合公司科技建设和数据治理整体规划、监管要求及行业先进实践，急需建立一套切实可行的数据治理长效机制。Datablau数语科技助力中国人寿资产管理有限公司建立数据资产管理平台，以数据视角出发，打造数据标准、元数据、血缘管理、数据模型、数据资产统计、数据地图的完整管理体系，为国寿资产梳理一套切实可行的数据治理流程，提升公司数据治理工作的规范化和专业化水平，实现“以客户为中心、以数据为依托、以智能为引领”的数字化转型目标。

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• 中国东方航空集团有限公司 通过数据模型管控平台，为企业挖掘数据资产的价值提供前提和保证。

  企业的数据关系错综复杂，且模型工具不统一，导致模型查阅不便。对不同系统的数据模型，缺少从数据设计、业务合理性、数据治理等方面进行综合评审，给系统建设和数据应用带来影响。Datablau 数语科技为企业提供数据模型设计及管控平台，实现数据库模型设计及统一管控，结合管理规范、数据标准，实现数据标准的落地以及规范化设计，通过对数据模型事前、事中、事后的管理，为挖掘数据资产的价值提供前提和保证。

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• 广汽丰田汽车有限公司 企业通过实施数据治理平台项目，为业务运作提供可信的足量的数据支撑

  Datablau数语科技协助广汽丰田建设实施了数据治理平台项目，通过DDM、DAM，构建数据标准体系、元数据、数据模型设计等模块，帮助企业提升数据准确度，为业务运作提供可信的足量的数据支撑；实现业务上下游数据的快速传递共享，提升业务运作效率；数据质量的持续提升减少纠错成本，降低运营风险，提升业务服务满意度。

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• 中国重型汽车集团有限公司 企业应用数据模型管理平台，将企业模型资产有效复用，为有效的数字化转型奠定基础。

  中国重汽集团在数据资产盘点工作中，盘点的元数据关系只能通过EXCEL的形式线下保存，不能集中管控，也未对数据标准的落地情况进行监控，数据质量也不能实时校核和分析，同时还缺少数据模型管理工具，不能将企业模型资产有效复用。Datablau数语科技以数据治理工具帮助企业将元数据关系线上集中管控，根据盘点内容制定数据标准，对数据标准的落地情况进行全线监控，实现了全环节线上处理，各环节可追责，最终实现项目闭环。应用数据模型管理工具，将企业模型资产有效复用，形成统一的数据模型标准，规范不断增量的数据，为有效的数字化转型奠定基础。

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• 青岛海信电子技术服务有限公司 通过建设实施数据管控平台，降低企业的运营成本，充分发挥企业数据价值。

  企业面临的主要问题包括信息化落地问题、数据质量问题、数据架构问题、数据应用问题。Datablau数语科技通过协助企业建设实施数据管控平台，构建企业级数据资产视图，帮助企业定义目录、发布数据标准、管理数据质量、搭建数据模型、分析数据血缘。快速定位正确可信数据，解决从原始数据到业务视图的问题，真正实现全业务数据分析，降低企业的运营成本，充分发挥企业数据价值。

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• 美的集团股份有限公司 规范数据库标准设计与管控，实现了集团级的企业标准落地。

  为加速企业数字化转型，快速实现海量数据标准的整合，推动数据标准落标，提升对数据全链路的掌控程度，推动实现数据层面的无缝融合和业务层面的共享共用，Datablau数语科技协助美的集团构建数据模型管控平台，通过建模工具与数据标准管理平台相结合，规范数据库标准设计与管控，实现了集团级的企业标准落地。

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• 京东方科技集团股份有限公司 通过引入模型管理工具，实现对数据模型的全生命周期管理方案。

  通过引入模型管理工具，对数据中台已有的数据模型进行统一的梳理和管控，形成企业数据模型资产库。同时，制定数据模型从开发到审核、发布的整个流程和管控制度，并通过数据模型管理工具将流程制度固化到系统上。通过事前的模型设计管控，标准落地及审批发布历程，严格把好源头质量关，实现对数据模型的全生命周期管理方案。

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• 紫金矿业集团股份有限公司 通过搭建数据资产管理平台，对数据指标和数据资产进行有效管理，将数据治理成果有效落地。

  通过搭建数据资产管理平台，基于数据资产管理平台以及数据集成、数据开发等数据平台其它功能模块完成企业数据资产管理体系构建，能够对数据指标和数据资产进行有效管理，将数据治理成果有效落地。

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• 南方电网数字电网研究院有限公司 通过构建数据模型管控平台，为企业提供“足够好”的数据质量、“足够全”的数据融合、“足够快”的服务供给。

  根据南方电网公司数字化转型要求，升级完善数据中心数据模型全生命周期管理能力，打造“云数一体”数据中心，Datablau数语科技协助企业构建数据模型管控平台，实现全网数据资产模型统一管理，提升了对数据全链路的掌控程度、大数据安全能力和数据实时采集的稳定定和准确性，推动实现数据层面的无缝融合和业务层面的共享共用。为企业提供“足够好”的数据质量、“足够全”的数据融合、“足够快”的服务供给。

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• 中国邮政集团有限公司 构建数据治理平台建设，实现企业数据管理规范化，提升数据质量，强化数据安全管理。

  随着大数据平台投入使用，发现仍然存在缺乏数据标准系统化管理、元数据变化造成平台与源系统数据不一致、平台的数据问题快速定位难、监管平台数据质量难、数据缺乏安全规范、平台功能通用性不足等问题。通过构建数据治理平台建设，实现企业数据管理规范化、数据关系脉络化、数据质量度量化，达到规范数据标准管理、促进数据质量提升、强化数据安全管理的目的。

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• 深圳顺丰泰森控股（集团）有限公司 企业通过数据模型管控平台和数据标准管控体系，打破数据孤岛，加速数据变现等目标。

  通过数据模型管控平台和数据标准管控体系，开展各业务条线的数据域、主题域、公共维度下的数据模型重构任务，以此达到逻辑与物理模型层次划清，模型ER关系和全局视图构建健壮，避免重复开发，强化模型复用，打破数据孤岛，加速数据变现等目标。

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• 金光纸业（中国）投资有限公司 企业通过构建一站式数据治理平台，充分释放数据价值，让数据高效赋能业务

  Datablau数语科技一站式数据治理平台与金光纸业大数据开发平台对接，确保金光纸业高效完成事前、事中、事后数据全生命周期的管理，不断提升数据质量，充分释放数据价值，让数据高效赋能业务，促进金光纸业数字化转型。

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• 陕西煤业化工集团有限责任公司 企业通过数据模型管控平台，为企业内数据集中管理提供了开发环节的标准规范性约束和检查。

  企业通过数据模型管控平台，进行数据模型的建设和管理，形成和模型化资产的管控机制，为企业内数据集中管理提供了开发环节的标准规范性约束和检查，将开发环节的数据集进行了平台的集中管理，并与阿里中台进行了深度融合，形成了中台模型管控一体化机制。

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• 万家数科商业数据有限公司 企业构建一站式数据治理平台，提升数据价值，为数据资产化应用打下坚实基础。

  为保障数据及其应用过程中的运营合规和价值实现，通过Datablau数语科技一站式数据治理平台，与公司数据治理规范相结合，保证数据治理的合规运营。在确定的主题域完成数据资源目录梳理、数据标准制定、质量规范及数据安全分类分级运用，制定数据治理价值体系推进数据资源的价值实现，提升数据价值，为数据资产化应用打下坚实基础。

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