数语科技受邀出席2024-ADD数据应用场景大会，共话数据要素新未来
今年以来，全国各地加速数据要素市场布局，推动新质生产力下的数字经济产业快速发展。北京市提出了以通州区台湖区域为核心建设北京数据基础制度先行区，探索国家数据基础制度和政策的先行先试。打造政策高地、可信空间、数据工场，加快数据要素流通和应用，力争成为国家数据基础制度综合改革的试验田和数据要素的集聚区。基于此背景，为了更快地推进建设全国一体化数据市场，推动数据要素的数据应用场景的落地，赋能数据相关企业。9月25日，2024-ADD数据应用场景大会暨Talk@Taihu台湖见面会在北京市通州区台湖镇隆重举行。作为数据治理领域的领先企业，Datablau数语科技受邀参加了此次活动，公司联合创始人&CTO朱金宝先生在圆桌论坛上分享了独特见解与实践经验。朱金宝先生首先简要介绍了Datablau数语科技的基本情况：“Datablau数语科技成立于2016年，专注于数据治理，服务于金融、汽车、芯片、能源制造等多个行业的国内客户。我个人在数据行业拥有丰富的经验，亲历了数据行业从数字舱时代到BI时代，再到如今的泛化应用，包括机器人流程自动化和数据知识变现的全过程。”他接着谈到了本次大会的主题——数据要素：“我们服务的客户遍布全国，涵盖了各个行业的顶尖企业。他们在数据要素的应用上代表了国内的最前沿方向。今天，我非常荣幸能与各位领导和专家共同探讨这一话题。”数据要素作为贯穿整个产业链上下游的关键点，对于产业的发展有很大的促进作用。他进一步指出了，“企业数据要素应用的两个主要循环——内循环和外循环”内循环：管理层面：内循环主要集中在企业管理层面，如查看财报、监测业绩增长等。技术进步：从2016年起，随着大数据基础设施的完善和机器学习、大模型算法的引入，数据治理进入了新的阶段。内循环赋能生产力：物流行业：无人速递的实现打通了信息流。汽车制造业：数字化追踪汽车制造过程，包括每一个零部件的流向，实现了全面的数字化管理。外循环：数据要素过去和金融业结合比较多，现在大家想用资产化的形式放大数据要素的作用，能够更开放去合作，跟国家大形势以及其他的企业结合起来。总体来说，外循环还在探索中，尤其是在国企和央企，也在思考如何实现数据要素的外循环。面对在整个的数据的生产消费链条中，有大量的数据还没被应用起来，如何能够更大化的，更大化利用在生产消费各个环节中所产生的数据，为企业创造更大的价值时，朱金宝先生强调了数据治理在数据应用中的关键作用：“数据并不是天生就能直接应用的，它们是日常经营活动的记录，需要通过数据治理过程将其转化为有价值的信息和知识。这需要从供给端和消费端两方面入手，确保数据在企业内部平等地流通。· 消费端业务需求：财务是一个典型的消费端场景，业财一体化在当前经济形势下尤为重要。AI应用：治理过程从消费端开始，AI技术的引入极大地提高了数据处理的速度和效率，降低了成本，但未来的驱动力主要在于数据本身的质量和可用性。· 供给端数据生产：数据的产生和积累往往由不同的部门负责，需要通过数据治理将这些数据整合流通起来。数据质量：高质量的数据是实现数据价值的前提，即使模型简单，也能提供良好的服务。”此外，朱金宝先生就人工智能在数据要素中的作用也发表了独到见解：“AI正在塑造一种新的生产力模式，已经从知识的共享，逐步发展到多模态的赋能生产力。尽管以大型模型为代表的AI技术正逐渐成熟，并受到社会各界的广泛关注，但企业不应仅仅关注大型模型。许多企业在基础数据能力方面仍然较为薄弱，需要采取双向策略：既追求先进的AI技术，又加强基础数据能力的建设，以迎接未来的挑战和机遇。”作为国内数据治理创新厂商，Datablau一直在推动AI技术在数据治理中的应用探索，早在AI Open之前，Datablau就已将深度学习算法等AI技术应用于核心产品DAM、DDC中，帮助大量企业客户显著提升数据资产盘点和咨询实施的效率。未来，Datablau数语科技将继续发挥自身优势，通过其一系列创新产品，助力各行业客户实现数字化转型。此次大会不仅为参会者提供了一个宝贵的交流平台，更促进了数据要素相关技术的普及与应用，也为数据要素产业的发展注入了新的活力。
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秋收时节，Datablau再添一波新客户！
近日，Datablau在竞争激烈的行业浪潮中破浪前行，连续签约北农商、东风日产汽车金融、国寿安保基金、湖北消金、鹏鼎控股等多家客户的数据治理项目。数语科技以DAMA数据治理框架为基础，融合AI大模型技术打造的Datablau智能数据资产管理平台，涵盖数据模型、数据架构、数据标准、数据质量、元数据管理、数据安全、数据血缘等数据全生命周期管理，并通过不同产品模块自由组合，可以多层次契合企业客户不同阶段数据治理实际需求。同时针对不同行业场景和需求，Datablau不断探索和深度优化，提升产品性能和服务质量的同时构建了银行、保险、制造、能源等多行业解决方案，获得了10+行业的300+大中型企业的一致认可。数据要素正逐渐成为经济社会发展新引擎，而数据治理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的前提与基础。Datablau将抓紧机遇，以更先进、更高效的数据治理产品和服务助力更多企业释放数据价值！
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Datablau智能数据资产运营平台闪耀2024服贸会！
以“全球服务，互惠共享”为主题的2024年中国国际服务贸易交易会（简称“服贸会”）9月12日-9月16日在国家会议中心和首钢园区举办。9月14日下午，数语科技携最新产品Datablau智能数据资产运营平台重磅亮相服贸会成果发布，数语科技创始人&CEO王琤先生出席并进行成果分享。数据作为新型生产要素，已经成为优化资源配置、提高生产效率、驱动创新发展的关键。良好的数据资产管理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的前提与基础。Datablau智能数据资产运营平台基于人工智能大模型实现智能数据分类分级和资产盘点，并通过数据市场上架数据资产，自动形成数据资产目录，用户可以浏览，搜索，收藏，评价、采购数据资产，实现数据资产从搜索、申请到交付的运营全流程，加速数据资产的应用，全面实现数据供给端和消费端的反馈闭环，旨在帮助企业实现数据的全生命周期管理，持续释放数据资产价值。AI大模型是划时代的里程碑，正加速为各行业赋能。作为国内数据治理领域的创新者，数语科技一直在推动AI技术在数据治理中的应用， 此次发布的Datablau智能数据资产运营平台正是对AI大模型的探索成果，通过构建智能数据引擎，实现基于LLM的分类分级和资产盘点、自助数据建模、智能安全网关等数据治理场景的智能化进阶，旨在通过最新的技术为企业客户提供更为高效、智能的数据资产运营支撑。值得一提的是，Datablau智能数据资产管理平台有幸入选「优秀成果]，并被央视关注报道。我们希望以此次服贸会为契机，推动行业内外对于数据资产管理重要性的认识，未来我们将持续在数据治理领域探索，不断地为企业数字化转型赋能！
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速速报名 | 数据治理与数据建模Workshop·深圳站
由Datamodeling社区出品的「数据治理与数据建模workshop·深圳站 」将在9月21-22日正式启动。本课程由社区特邀讲师王琤老师、黄峰老师授课，两位老师基于丰富的数据管理经验提炼出知识体系，以面对面带练的方式，帮助学习者快速掌握数据建模和数据治理的理论和实用技能。欢迎华南地区想加强数据治理和数据建模能力的朋友报名参与！活动详情见下方海报，扫海报二维码报名，团购立减200元，即报即用！
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实力加冕！Datablau 数据资产管理平台获评“数据要素优秀产品”
Datablau数据资产管理平台亮相2024数博会“数据要素赋能生态”交流活动，通过中国软件评测中心CSTC数据要素优秀产品测评，获得国家级计算机软件产品质量检测机构认证。贵阳市委、国家数据局等领导，以及中国科学院院士梅宏等专家共同见证。当前，数据要素因其显著的乘数效应和创新引擎作用，逐渐成为新质生产力的核心生产要素，而数据管理能力是数据要素健康发展的基础保障。Datablau积极投身数据管理的创新与发展，以人工智能为技术为引擎，推出基于微服务框架的一站式智能数据资产管理平台，涵盖数据模型管控、数据架构管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据运营等模块，实现以“搭积木”的方式组装任意功能模块，高效快速地满足不同企业在不同阶段的数据资产管理需求，为企业业务决策和运营提供支持，确保企业可以持续发展；同时开放100+数据接口，链接上下游数据服务商，构建数据要素流通新生态，助力数据要素资产化加速，推动数字经济全面发展。精耕数据管理领域七年之久，凭借卓越的产品能力和出色的市场表现，Datablau数语科技多次荣获权威机构的认可，荣登IDC 2023年中国数据治理平台厂商市场份额TOP3，位列专业厂商第一。着眼未来，Datablau数语科技将继续丰富数据管理产品和解决方案，持续关注客户需求和行业动态，为更多的企业提供更加智能、全面的数据资产管理产品和服务，不断激发数据要素活力，助力企业高质量可持续发展。
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速速报名｜数据治理与数据建模workshop报名开启
由Datamodeling社区出品的「数据治理与数据建模workshop 」将在9月份正式启动上海站和深圳站。本课程由社区特邀讲师王琤老师、黄峰老师授课，两位老师基于丰富的数据管理经验提炼出知识体系，以面对面带练的方式，帮助学习者快速掌握数据建模和数据治理的理论和实用技能。9月7-8日首先启动「数据治理与数据建模workshop ·上海站」，欢迎华东地区想加强数据治理和数据建模能力的朋友报名参与！活动详情见下方海报，扫海报二维码报名，限时立减200元，即报即用！课程亮点★ 重实战基于实际场景，面对面带练数据建模技巧和梳理数据治理全过程，通过实战掌握数据建模与数据治理的技巧和方法，真正帮助学习者学到、用到、做到。★ 成体系十几年数据治理实战经验沉淀、专为数据管理人量身定做的专业课程，不做碎片化的干货传播，而是呈现体系化的内容框架，重视课程在实际工作的运用。★ 高强度集中输出高密度课程，让学习者在工作之余快速充电。★ 多互动活动后，可以与讲师一对一答疑解惑，帮助学习者解答课程或工作中的难题。适合群体· 数据架构、数据建模、数据管理、数据工程等从业者，学习充电；· 产品经理、项目经理、业务负责人等从业者，转型期或职能融合快速get数据管理知识；· 从事与数据管理相关岗位的经验较少的新人，对数据管理实际场景深入了解。！！！重要提示报名成功后，请添加小助理发送付款截图，小助理将会为您发送具体的活动安排，同时，如有时间或地点变动随时通知。温馨提示：如果您想线下报名，或者在线上支付过程中遇到任何问题，都可以联系小助理哦~▲扫码添加小助理
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IDC：数语科技位列中国数据治理平台专业厂商市场份额第一！
近日，全球权威市场研究与咨询机构IDC发布《中国数据治理市场份额报告，2023：为 GenAI 做好准备》。报告显示，2023 年中国数据治理平台级市场规模达 29.3 亿元人民币，相比 2022 年增长 9.1%。Datablau数语科技在激烈的市场竞争中杀出重围，市场规模以50.2%的增速快速扩张，与大厂阿里云、腾讯云占据中国数据治理平台市场份额TOP3。这意味着，Datablau已步入中国数据治理平台市场“第一阵营”，市场占有率位列专业厂商第一！AI大模型是划时代的里程碑，正加速为各行业赋能。IDC指出，“大模型与生成式 AI 为企业数据治理带来全新的机会也带来全新的要求”。作为国内数据治理创新厂商，Datablau一直在推动AI技术在数据治理中的应用探索，早在AI Open之前，Datablau就已将深度学习算法等AI技术应用于核心产品DAM、DDC中，帮助大量企业客户显著提升数据资产盘点和咨询实施的效率。Datablau凭借深厚的行业影响力，立足于高质量行业知识库和对不同行业场景认知，率先开启探索AI大模型在数据治理中的应用，通过构建智能数据引擎，实现基于LLM的分类分级和资产盘点、自助数据建模、智能安全网关等数据治理场景的智能化进阶。此外，在前不久的Datablau 7系列发布会上，生成式 AI 数据治理探索成果数据智能助手「Datablau AIC」亮相， AIC内置不同行业的高质量语料库，集成数据模型、标准、指标等治理相关的行业数据，可以有效赋能元数据补全、数据质量规则构建，自动数据安全分类分级、智能数据资产对标等数据治理相关工作。未来，我们将持续探索通过AI+助力企业提升数据治理能力。
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直播预告：汽车制造业数据治理实战案例拆解
由Datablau数语科技联合Datamodeling社区共同打造的「数据治理案例季」直播系列公开课正式开启，将为大家拆解制造、零售、能源、金融等不同行业数据治理的典型或创新实战案例，以此作为参考，帮助大家快速开展数据治理工作。第一期：汽车制造业数据治理案例拆解·主题：某头部汽车制造企业是如何通过数据治理推动数据入湖价值释放· 时间： 2024年8月8日 17:00-18:00· 讲者： 王铭孜 Datablau咨询总监 毕业于清华大学计算机软件专业；DAMA CDMP、CDGA；拥有20年的企业信息化及管理咨询经验。多年来致力于为大型组织机构提供数据和IT管理咨询服务。行业以制造业、金融、能源为主。提供数据治理、数据模型、企业架构、流程管理咨询服务和平台工具落地实施服务，在国内多家客户得到落地与应用。主要服务客户包括比亚迪、西门子、沃尔沃汽车、某涉密单位、华为公司（总部）、中石油集团、中石油海外、汉能集团、伊利集团、国家电网等。· 课程适用人群：整车制造、汽车零部部件制造、新能源制造和其他泛制造业等数据治理从业人员，或者对数据治理推动数据资产入湖话题感兴趣的其他行业从业者。直播详情
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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。
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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。
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