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行业痛点凸显

在这个数据至上的时代，企业对数据的渴求日益强烈。然而，各系统和部门的数据分布零散，就像散落的沙粒，难以形成统一的索引。根据数据，超过一半的企业面临数据分散的困扰，无法绘制出“企业数据资产全景图”，这增加了数据价值的挖掘难度，众多“隐形数据”隐藏其中，成本控制和风险防范也成为一大挑战。比如某些金融企业，因数据分散，影响业务决策的准确性。

关键信息缺失

在构建企业数据资产图谱的过程中，数据间的关联至关重要。若缺少这一关键信息，就如同迷失方向的旅人，难以追踪数据的来源和去向。缺少数据关联，资产梳理、理解及运用便如同盲人摸象，效率极其低下。实际上，许多企业因未重视这一点，导致数据管理工作进展缓慢，难以全面把握数据的整体情况。

技术变革助力

杭州银行的数据治理团队勇于创新，他们运用主动元数据分析技术，成功构建了“全链路算子血缘图谱”。借助列算子血缘分析技术，过去需要人工操作的数据标记和资产清点等任务，现在可以自动完成。过去那种依赖人工监控数据变更风险的做法，现在转变为重点链路变更的自动化协同处理，这不仅大幅降低了人力成本，还显著提升了工作效率。

功能丰富拓展

利用“算子对象”的细致血缘分析功能，众多过去需依赖众多人力和专家经验的数据管理工作变得自动化。比如，自动化变更影响分析能迅速确定数据变更带来的影响范围；全链路数据质量影响分析能及时揭示数据质量问题。此外，还有指标来源追踪、业务元数据语义挖掘、数据标准自动标记和扩散等功能，这些都是传统血缘分析难以达到的。

高效协同保障

基于全链路知识图谱，杭州银行采用了图推理技术和算子级血缘分析算法，对关键数据链路进行主动防护和高效配合。以前 https://www.1-b.cn，人工保障需要耗费很多时间，且容易出错，但现在通过自动化协作，数据链路的稳定性和安全性显著增强，为业务拓展打下了坚实的数据根基。

项目收益显著

项目实施后，杭州银行在数据资产管理平台中运用了列算子血缘分析技术。依托Aloudata BIG的高精度列算子血缘功能，平台实现了多样化的自动化算法。这些算法包括智能数据标记和全流程精确传播。结果，资产标记的准确性达到了90%，而资产清点和溯源分析的效率也提高了数倍。这些成果能够应用于多个业务领域，如标准落标和个人信息数据标注，进而积累和确立数据标准及规则。

杭州银行推出的这种数据管理模式影响深远，您周围的企业或许也面临着类似的数据管理难题。欢迎在评论区交流心得，同时请不要忘记点赞并转发这篇文章！

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