在数字化浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，面对海量、复杂且快速增长的数据资源，如何高效、安全地管理这些数据，成为了众多企业面临的共同挑战，特别是保险行业。

　　保险行业由于系统众多、关系错综复杂，且指标追溯难，数据往往难以得到有效利用，导致在产品创新、定价、风险评估、客户服务等多个环节无法发挥其真正的能动性。如何盘活这些海量的数据，为业务创新、营销和决策支持提供强大的数据支撑，成为了保险行业实现数字化转型的关键。

　　为了应对这一挑战，数造科技创新性地为客户打造了“数据资产管理平台”。这一平台集数据资产的发现、价值提升和应用于一体，有效帮助企业全面盘点和深入挖掘数据资产的潜力，让企业能够在数据驱动的时代中抢占先机。

　　以某保险集团为例，作为我国保险行业的龙头企业，该集团在国内拥有上千个营业点，以数据运营人员通过数据分析用户画像进行保险定价和营销为主要生产力。然而，其此前的元数据管理系统更偏向于数仓人员使用，对于数据运营人员来说缺少业务语义支撑，可读性差。

　　这导致在数据发现和指标问题溯源上耗费了大量的精力，影响了实际生产营销环节的效率，进而影响了公司在市场的竞争力。

　　建设一套统一管理、统一搜索、全景概览的数据资产管理平台，统一管理数据资产业务等相关信息，让 IT 和业务更好地发现数据、理解数据和使用数据。

　　制定数据标准，对数据质量进行监测和评估，构建数据质量管理闭环，使得数据质量持续提升。

　　贯穿企业的技术层和业务层的数据资产，构建业务元数据图谱，为数据治理提供更多决策依据。同时，提供可溯源、可解释的业九游娱乐务指标影响链路分析，快速排查影响因素。

　　数造科技基于多年在数据智能领域的深耕，沉淀出一套数据资产管理解决方案，在客户已有的 IT 平台上，引进业内最先进的DataOps框架体系，并高效融合大模型能力，为该集团搭建了数据资产管理平台，以提高数据的运营效率和分析能力，满足客户的三大需求。

　　建立集团数据治理组织并设置关键岗位、针对元数据管理、数据质量管理、数据安全权限管理、数据标准管理等重要领域建立管理制度及主干流程。

　　创建并维护统一的、准确的、完整的数据资产目录；建设数据标准体系和数据质量体系，持续提升企业数据质量。

　　设计基于元数据体系的架构，实现了元数据的统一管理与高效采集（包括实时与离线）。通过构建资产类目与元数据图谱，极大地提升了数据资产的发现效率与体验，同时实现了技术血缘与业务血缘的可视化，为数据的深度应用提供了坚实基础。

　　该平台具备强大的数据血缘解析能力，包括技术血缘与业务血缘的全面解析与可视化。此外，我们还通过指标血缘的增强功能，提升了业务用户对数据的理解与问题排查效率，实现了资产变更的即时影响分析与通知。

　　● 技术血缘的采集与解析：通过深度解析生产任务中的脚本及配置细节，生成详尽的血缘关系数据，从而构建覆盖全领域的数据血缘网络。

　　●业务血缘的采集与解析：打通数据产品应用终端与大数据平台之间的血脉联系，确保从数据源头到应用末端的每一步都清晰可见，实现真正的端到端全链路血缘追踪。

　　增强业务用户的数据理解能力与问题排查效率：针对业务人员频繁使用的指标信息，我们构建了指标图谱，清晰展现指标间的关联、指标与表的关系，以及指标的业务口径和技术口径等关键属性。这不仅帮助业务人员迅速掌握指标含义，还能通过指标血缘的追溯，有效识别并解决因业务理解差异导致的指标计算逻辑或口径的问题。

　　资产变更影响分析及即时通知：当业务活动引发元数据变更需求时，我们的数据血缘引擎将立即启动数据链路监测，生成直观的血缘影响视图和详尽的影响分析报告。同时，系统能以多种渠道发送变更通知，确保相关人员及时获知。此外，第三方平台也可通过 API 接口接入，对血缘影响进行业务层面的响应处理。

　　我们提供了灵活的数据标准管理工具，支持在建模前规划或建模过程中根据业务实际情况沉淀数据标准。通过规范词根、码值及数据元的使用，我们确保了数据处理的一致性，从源头上保障了数据的标准化生产，有效降低了后续数据应用与处理的成本。

　　我们构建了全面的数据质量监控体系，包括质量规则配置、质量监控、调度配置、智能报警等功能，能自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延，避免问题数据对业务决策造成负面影响。同时，它也显著降低了问题处理的时间成本，避免了因任务重新运行而产生的资源浪费。

　　以统一元数据管理为核心，建设全集团的数据资产体系，实现数据的统一管控和精细管理。

　　可视化地构建了数据资产大图，管理者可清晰直观地发现与了解数据资产的价值。

　　通过自动化方式，对核心系统和数据仓库中的元数据进行采集，包括库表、字段、标签、指标和报表等元数据进行关联，并按照业务条线、数据主题进行分类，形成全域数据资产九游娱乐目录。

　　以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将数据稽查、数据质量校验与质量报告等环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。

　　1、数据运营效率大幅提升：各业务条线找数、取数、用数效率提升60%以上，最大程度释放了数据的流动性和挖掘了数据的价值。

　　2、数据质量显著提高：数据湖仓的质量检测覆盖率达到70%，其中业务核心表的覆盖率达到100%，整体提高了企业的数据质量，并支撑了监管报送业务。

　　3、数据资产广泛应用：数客部门（客户数据分析中台部门）90%以上人员使用数据资产进行找数、看数和数据分析。

　　4、成本节约：通过数据血缘分析，对冷数据及任务进行优化、下线和删除，存储计算成本节约30%以上。

　　5、元数据共享与协作：数据资产平台作为数据生态的重要枢纽，支撑了指标平台、标签平台、开发平台、报表平台等数据应用，实现了元数据的共享和协作。

　　该保险集团通过引入并成功运行这一数据资产管理平台，不仅实现了数据资产的高效利用与成本节约，显著提升了企业的数据驱动能力，增强了业务决策的精准性和时效性，还为企业的可持续发展奠定了坚实的数据基础。

　　未来，随着平台功能的不断完善与数据生态的持续繁荣，该保险集团有望在数字化转型的道路上越走越远，开创出更加辉煌的业绩。

　　数造科技的行业大数据解决方案，不仅在保险领域展现出了强大的实力，更在制造、能源、零售、医疗及政务等多个行业成功落地，切实为客户解决了数字化转型征途上的数据孤岛现象、数据获取与应用难题、数据质量参差不齐以及数据资产运营管理等多种挑战。

　　展望未来，数造科技会持续优化平台性能，提升服务品质，助力更多客户踏上数字化转型的快车道，携手并进，共筑数据驱动的高质量发展新篇章。

　　近日，由蔡明、陈岚、李小冉、刘晓庆、倪萍、张蔷、贺峻霖、牛在在出演的综艺《一路繁花》播出。播出后，李小冉的表现引来网友热议。1月13日，李小冉在节目中挂脸，与刘晓庆争执引发热议。

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　　731部队是日本军国主义者在第二次世界大战期间下令组建的细菌战秘密部队之一。1931年到1945年期间，731部队进行骇人听闻的人体实验和细菌战等，在中国犯下滔天罪行。数千名中国、苏联、朝鲜战俘和中国平民被用于人体细菌和毒气实验。

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　　7天了，大火还在烧，大风又要来！加州动员近800名囚犯救火，每天收入5.8至10.2美元，还可减刑

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　　1月14号河北唐山，因为冰面坍塌，钓鱼者集体落水，情况相当混乱，这群人为了钓鱼，不惜以身涉险，集体踩在薄薄的冰面上。有一部分人没有落水，拼命往回走，可是冰面太滑，根本走不快，即使到了命悬一线的时刻，他们也不忍心抛弃鱼竿。