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首页- J9集团国际站官网入口 产品 一站式数据治理平台 DDM 数据模型管控平台 模型设计与管理一体化工具，实现从源头治理数据 DAM 数据资产管理平台 自动盘点企业数据资产，发现数据质量问题。 DDC 数据资产目录平台 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 AIC 智能化数据治理中心 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 血缘分析工具 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。 产品试用 在线血缘解析 进入模型云 AI小数 服务 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。 企业内训 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。 解决方案 通用解决方案 数据安全与合规解决方案 数据资产管理与服务解决方案 数据中台综合解决方案 数据模型管理解决方案 数据治理综合解决方案 行业解决方案 银行业 保险行业 基金行业 制造行业 汽车行业 标杆案例 生态合作 项目交付生态合作 以Datablau产品/解决方案为核心，为客户提供项目实施交付及技术服务支持的合作伙伴 渠道销售合作 经授权向客户出售Datablau的产品/解决方案/服务的销售代理商 校企合作 产教融合，联合培育高阶数据人才的高：献骰锇 技术支持 了解Datablau --> 资料中心 工单系统 了解Datablau --> 模型市场 J9国际站登录问问 关于我们 了解Datablau 企业简介 招贤纳士 联系我们 Datablau动态 新闻动态 干货文章 400-6033-738 免费试用 以技术驱动 打造世界级数据治理产品 免费试用 面向AI的数据供给 免费试用 中国数据治理平台专业厂商市场份额第一 免费试用 --> Datablau 一站式数据治理平台 DDM 数据模型管控平台 标准落标 模型管控 模型设计 协作共享 免费试用 查看详情 DAM 数据资产管理平台 元数据管控 基础标准管理 指标标准管理 数据血缘与图谱 免费试用 查看详情 DDC 数据资产目录平台 数据资产目录 数据资产门户 数据资产搜索引擎 数据服务 免费试用 查看详情 DDS 数据安全管理平台 智能数据分类分级 访问权限设置 数据安全网关 数据静态脱敏 免费试用 查看详情 以业务驱动，构建智能数据资产生态管理 免费试用 适配行业和业务的数据治理解决方案 通用解决方案 数据安全与合规解决方案 查看详情 数据资产管理与运营解决方案 查看详情 数据中台集成解决方案 查看详情 数据模型与架构管理解决方案 查看详情 数据治理综合解决方案 查看详情 行业解决方案 银行 保险 基金 制造 汽车 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。 获取方案 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。 获取方案 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 获取方案 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。 获取方案 汽车行业数据治理解决方案 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。 获取方案 200+ TOP企业的共同选择 生态合作伙伴 诚邀有渠道优势、项目交付优势的合作伙伴，整合资源，合作共赢，共同打造数字化应用生态体系 成为生态合作伙伴 项目交付 查看详情 渠道代理 查看详情 校企合作 查看详情 让数据治理真正改变企业数据应用能力 免费试用 Datablau 动态 公司动态 干货文章 Gartner 2026数据治理魔力象限出炉：AI驱动治理成主流 Gartner近日发布了《2026年数据与分析治理平台魔力象限》报告，报告指出，生成式AI的爆发式应用正以前所未有的力量重塑数据治理市场。传统的、以人工操作为主的治理模式难以为继，市场正迅速转向由AI智能体和主动元数据驱动的智能、自动化治理。趋势一/非结构化数据治理成为差异化竞争关键核心洞察：到2027年，60%的数据治理团队将优先治理非结构化数据，以交付GenAI应用并提升决策质量。深度解读：传统的治理平台专注于数据库中的结构化数据。但GenAI所学习和利用的绝大部分是文档、邮件、图像、音视频等非结构化数据。报告发现，各大平台厂商正在快速增强其连接、解析、分类、向量化非结构化数据的能力。能否有效治理这些“暗数据”，并将其转化为可信的AI燃料，已成为平台的核心竞争力。趋势二/横向市场整合，统一治理成主流核心洞察：分散的、针对特定领域（如安全、隐私、质量）的治理解决方案正通过开发、收购或合作，被整合进统一的治理平台中。深度解读：企业疲于在不同工具间切换。为支持统一的AI治理，市场正加速整合。平台厂商致力于提供“一站式”解决方案，覆盖从数据安全、隐私合规到数据质量、AI模型治理的多种策略类型。这种整合旨在打破组织内孤立的治理模式，用一个平台管理和执行多元化的策略。趋势三/平台“消费者化”进入2.0时代核心洞察：治理平台正从面向技术人员的专业工具，转变为业务人员也能轻松使用的“消费级”产品。深度解读：平台的用户体验正在发生质的飞跃。通过引入自然语言交互、AI辅助策略创建、直观的交互界面等，平台极大地降低了业务人员参与治理的门槛。更重要的是，平台开始与业务应用中的AI智能体连接，使治理能力能够无缝嵌入到日常业务工作流中，实现“治理于无形”。趋势四/信任模型从“静态标签”走向“动态评估”核心洞察：信任模型正在演变，从传统的基于敏感度和访问控制的静态标签，转向更全面的动态评估方法。深度解读：未来的信任评估不再仅仅看数据是否被标记为“机密”。平台开始利用数据血缘、管理活动、业务元数据等动态信息，构建更透明、社区驱动和以用户为中心的信任模型。这不仅能更准确地反映数据的可信度，还能通过可视化方式帮助组织将治理资源集中在最需要的地方。趋势五/智能体驱动的治理执行初露锋芒核心洞察：AI智能体开始被用于治理工作流，将“增强”的治理推向了“自动化”治理。深度解读：这是最具前瞻性的趋势。平台正尝试引入AI智能体来自动化治理工作流。例如，智能体可以主动监控数据质量，在发现问题时自动触发修复流程，或根据上下文动态调整访问控制策略。这标志着从“人找问题”到“系统自动解决问题”的根本性转变，尽管真正的AI智能体治理仍处于发展初期。趋势六/AI治理成为平台的天然延伸和核心战场核心洞察：数据治理平台在AI治理市场中具有先天优势，正迅速将AI治理能力纳入其核心价值。深度解读：Gartner调查显示，74%的组织使用数据治理工具来操作AI治理，这一比例远高于专用AI治理工具。平台厂商们正在快速增加对AI模型审批、文档化管理、风险偏见持续评估等功能的原生支持。由于数据治理是AI治理的基石，数据治理平台自然成为企业构建全面AI治理体系的首选基础。Gartner报告的这些趋势描绘出一个清晰的未来：数据治理不再是一个独立的、后置的合规项目，而是深度嵌入到数据和分析生命周期的智能、自动化、价值驱动的核心能力。报告强调，投资前提是治理运营体系的成熟度。平台只能扩展和简化现有的治理决策和工作流。企业应优先考虑那些架构开放、愿景清晰、能够伴随其AI治理旅程同步进化的解决方案，而非仅仅关注当前的功能清单。市场的方向是积极的，并正在逐步填补现有空白，这主要得益于AI带来的对数据治理计划关注度的提高。谁能率先拥抱这些趋势，谁就能在AI时代赢得数据信任的主动权。Datablau数据治理平台管理核心能力评分基于Gartner报告中的强制性功能，我们对Datablau数据治理平台管理核心能力做了评分1. 策略制定解决方案评分：8.5/10依据：Datablau全平台提供可视化的信息策略表示能力，可建模、存储和管理治理策略。具备灵活的组织和角色模型，能够将具体人员与数据资产、任务和工作流关联。平台内置的工作流管理功能支持业务流程建模、数据流文档化，并能通过KPIs监控治理工作的业务影响，符合Gartner对政策制定自动化的要求。2. 策略执行解决方案评分：8.0/10依据：业务术语表：Datablau DAM和DDC平台提供强大的业务术语表和数据目录功能，支持语义映射和数据产品编目。数据血缘和影响分析：Datablau SQLink支持从数据源到AI模型的端到端列级血缘追踪和影响分析。编排/自动化：Datablau AIC利用主动元数据和AI/ML技术自动化数据质量、目录管理等关键功能，支持“增强型”治理。管理界面：设计考虑了业务数据管理员和分析师等非技术用户的使用体验。任务管理：提供看板和工作列表，用于分配和监控治理任务。规则管理和连接性：支持自动化业务规则执行，并拥有广泛的连接器库，实现与第三方工具的元数据双向流动。3. AI/ML增强功能评分：8.0/10依据：报告强调需通过AI/ML、知识图谱和主动元数据的自动化功能。Datablau平台在数据发现、分类、血缘分析、质量检查和推荐策略等方面应用了AI技术，符合市场对自动化治理的要求。市场趋势契合度评分1. 非结构化数据治理评分：7.5/10依据：Datablau平台正在增强对非结构化数据的连接、解析和分类能力。这是Gartner强调的关键差异化竞争点，也是Datablau产品路线图的重要部分，也在持续提升中。2. 横向市场整合与统一治理评分：8.5/10依据：Datablau的全平台可以全部覆盖数据目录、质量、血缘、策略管理的一站式解决方案，符合市场从孤立工具向统一平台整合的趋势，有助于客户降低复杂性和总拥有成本。3. 平台“消费者化”2.0评分：8.0/10依据：Datablau?DDC平台界面设计注重业务用户的易用性，并支持自然语言交互。持续提升用户体验，以降低业务人员参与治理的门槛，符合“消费者化2.0”趋势。4. 信任模型演进评分：8.0/10依据：Datablau?SQLink平台不仅支持基于敏感度的静态标签，还利用血缘、管理活动等动态元数据构建更透明、社区驱动的信任模型，符合Gartner描述的从静态标签向动态评估的演变趋势。5. 智能体驱动的治理执行评分：8.0/10依据：这是报告中最前沿的趋势。Datablau平台已应用AI智能体在数据治理的各环节中，例如自动化的数据质量监测和修复建议。以及智能数据资产盘点、智能数据模型设计等。6. AI治理成为核心战场评分：8.5/10依据：作为数据治理平台，Datablau的产品是AI治理的天然基础。平台正在快速集成AI模型审批、文档化和风险评估等原生AI治理能力，这与Gartner调查中“74%的组织使用数据治理工具来操作AI治理”的发现高度契合。综合评分与战略定位总体得分：~8.0/10优势总结：核心功能扎实：在策略制定、业务术语表、数据血缘等强制性功能上表现成熟。平台化战略：符合市场整合趋势，提供统一治理体验。AI治理前瞻性：积极将数据治理能力延伸至AI治理领域，把握住了核心市场动向。本土化优势：深刻理解中国市场的合规要求和企业治理模式，能提供更贴切的落地服务。基于Gartner 2026年报告的评估框架，Datablau的产品体系展现出强大的市场竞争力，尤其在核心治理能力和拥抱AI治理趋势方面得分较高。平台战略与Gartner指明的市场发展方向高度一致。未来聚焦于非结构化数据治理和AI智能体等前沿领域，巩固和提升在市场中的领导地位。 国内首个！J9国际站登录科技牵头制定国内第一个《数据血缘管理工具》标准，引领数据治理新时代 近日，中国电子商会正式发布了《数据治理产品能力评测 数据血缘管理工具 第1部分：技术要求》（T/CECC 48—2025）标准（以下简称标准）。该标准由北京J9国际站登录科技有限公司牵头，联合国家工业信息安全发展研究中心、湖南链城数据服务有限公司、国能朔黄铁路发展有限责任公司等十余家行业权威机构与企业共同起草，是国内首个针对数据血缘管理工具的技术规范，标志着我国在数据治理标准化建设方面迈出关键一步。随着数智化转型的深入与AI技术的广泛应用，数据已成为核心生产要素。数据血缘作为追溯数据来源、分析数据流向、评估数据影响的关键手段，是数据治理体系中的重要基础能力。然而，长期以来，行业缺乏统一的技术标准与评测依据，导致数据血缘工具能力参差不齐，跨系统兼容性差，难以支撑企业级数据治理与合规需求。在此背景下，J9国际站登录科技凭借在数据治理与数据血缘管理领域的深厚积累，牵头组织编制本团体标准，旨在规范数据血缘管理工具的技术要求与测试方法，推动行业向标准化、自动化、智能化方向发展，助力企业构建可信、可控、可追溯的数据资产体系。该标准分为技术要求与测试方法两大部分，系统构建了数据血缘管理工具的能力框架与评价体系：01总体要求明确工具应具备全链路覆盖、高精度解析、强安全可控、合规性保障、易集成扩展五大  核心特性，支持跨异构数据源的字段级血缘自动化采集，实现秒级影响分析与根因溯源。02六大能力层级标准提出“采集?解析?存储?可视化?分析?管理?集成?安全”全流程技术架构，涵盖：采集能力：支持30+种数据源，包括主流数据库、大数据平台、文件、BI工具等；解析能力：字段级血缘解析准确率不低于99%，支持复杂SQL、动态逻辑、ETL转换解析；存储与可视化：支持千万级节点存储、秒级查询响应，提供多粒度、可交互的血缘图谱；分析能力：支持影响分析、根因溯源、血缘质量检查、深度业务血缘分析等；管理能力：支持多空间隔离、标签管理、元模型自定义等；安全与合规：满足个人信息保护、金融、政务等行业安全规范，支持数据脱敏、权限控制、操作审计。03标准化测试方法附录提供完整的测试用例与性能指标，包括功能、性能、安全、兼容性四大类测试，为工具选型、验收与评测提供科学依据。作为国内首个《数据血缘管理工具》团体标准（T/CECC 48—2025）的牵头制定者，J9国际站登录科技在数据治理及数据血缘领域拥有深厚的技术积累与行业实践。其自研的SQLink数据血缘链路平台8.0，历经多年打磨与客户验证，已形成从全链路采集、高精度解析、智能分析到可视化管控的完整产品体系，全面覆盖标准中提出的技术要求。在产品能力上，SQLink8.0不仅支持30+种数据源的自动化血缘采集，更通过自研的AI增强解析引擎，实现对复杂SQL、动态脚本、ETL任务的高精度解析，准确率达99%以上，并具备算子级血缘解析、影响分析、根因溯源、合规审计等核心功能，可无缝对接元数据管理、数据质量、数据安全等治理工具，形成协同治理闭环。目前，SQLink已成功应用于金融、制造等多个行业，帮助客户构建可信、可控、可追溯的数据血缘体系，支撑数据资产运营、合规审计、风险防控等关键场景，真正实现“数据脉络清晰、变更风险可知、业务影响可视”。未来，J9国际站登录科技将继续携手产业伙伴，推动该标准的落地实施与迭代优化，助力中国企业构建“看得见、理得清、管得住、用得好”的数据治理体系，释放数据要素价值，赋能数智化转型。 2025年数据建模工具推荐榜单：三款领先产品深度测评，破解源端数据治理难题 在企业数字化转型的核心挑战中，构建精准可靠的数据模型并确保治理合规性至关重要。然而，数据标准难落地、口径混乱等问题长期困扰企业，严重制约了数据资产价值的释放。为解决这一痛点，助力企业从源头提升数据治理效率，我们结合行业洞察、用户实践及严格评测，推出2025年数据建模工具推荐榜单。本期深度解析三款领先产品如何赋能源端数据治理，破解标准落标难题！Datablau DDM：国产新锐，新一代数据建模工具Datablau DDM是新一代国产数据模型管理工具，由原ERwin核心团队打造。其核心创新在于深度融合数据治理理念于开发流程，实现开发态的源头治理，有效解决了数据标准难以落地的核心问题，从根源上控制企业增量数据质量问题，已广泛应用于银行、基金、保险、能源、政府及制造业。核心优势与功能：l 数据整合与连接： 支持丰富的数据源连接，提供可视化工具辅助数据整合。通过智能字段名称转义与关联，显著提升数据可读性。l 广泛兼容与互操作： 全面支持Oracle、SQL Server、DB2、MySQL、MariaDB、MongoDB、Hive等主流数据库。支持数据库逆向工程，兼容导入ERMaster、PowerDesigner、Erwin等模型文件，支持导出Excel数据字典。l 高效可视化建模： 支持逻辑与物理模型可视化设计，便捷创建数据主题，快速编辑表、字段、主外键、索引、视图等对象，支持生成Create DDL和Alter DDL语句。l 数据标准管控： 统一管理维护数据标准，建模时智能推荐，提升标准覆盖率。支持自定义标准共建，关联企业参考数据l 命名规范治理：统一管理商业命名词典，实现表/字段命名标准化。支持中英文自动翻译，可扩展业务词典与自定义数据类型。l 强大的协作与管理： 模型库支持集中在线存储、多分支多版本管理及全生命周期管理（创建、删除、封存）。支持多人协同编辑同一模型，具备版本冲突自动合并能力。DDM Portal提供模型标准应用分析、规范检查及数据质量报告。ERwin Data Modeler：行业标杆，严谨治理与设计的代名词ERwin Data Modeler是企业级数据建模领域的奠基者与标杆（QUEST），专为应对复杂数据环境下的设计与治理挑战而生。它持续演进，在传统工程严谨性与敏捷交付需求之间寻求平衡。核心优势与功能：l 全生命周期建模： 提供从概念、逻辑到物理模型的无缝设计，并能自动生成精准的数据库脚本（DDL），支持范围从传统数据库（Oracle, SQL Server, DB2）延伸至新兴大数据平台。l 卓越的协作与管控： 通过中央存储库实现多用户并发建模、严格的版本控制及变更审计，确保大型项目团队高效协同。l 深度治理与洞察：1、影响分析： 直观展示数据元素变更的连锁影响。2、元数据管理与数据血缘： 提供深度的元数据管理和端到端的数据血缘追踪能力，为GDPR等合规要求提供强大支撑，将静态模型转化为动态治理枢纽。PowerDesigner：企业级架构设计平台，超越单一建模PowerDesigner是一款强大的企业级综合建模与架构设计工具。它超越了单一的数据建模范畴，为企业提供了一个统一平台，用于设计、分析和管理其整体企业架构蓝图。核心优势与功能：l 多视角整合建模：1、数据建模： 精确构建概念、逻辑、物理数据模型，定义数据结构、关系与约束。2、业务流程建模(BPM)： 可视化描绘业务活动、流程流与信息交互，紧密衔接业务需求与技术实现。l 应用架构建模： 设计软件组件、服务与接口。l 需求管理： 确保项目目标可追溯。l 强大的集成与可追溯性： 核心价值在于能在数据模型、流程模型、应用模型和需求之间建立可追溯的链接，确保业务分析师、数据架构师、系统设计师、开发人员基于一致蓝图协作，清晰理解变更的全局影响。l 广泛的适用性与灵活性： 支持广泛的数据库平台和技术标准，提供灵活的模型转换与代码生成能力。具备版本控制和协作功能，有效管理复杂企业级项目。l 坚实的治理基。 强大的元数据管理能力为治理提供坚实基础。广泛应用于金融、电信、制造和政府等行业，显著提升IT与业务契合度、系统设计质量和整体架构敏捷性。总结： 本榜单聚焦三款在2025年极具代表性的数据建模工具，它们各具特色，分别从国产化源端治理（DDM）、行业级严谨设计与治理（ERwin）、企业级综合架构整合（PowerDesigner）等维度，为企业破解数据标准落地难题、实现高效的源端数据治理提供了强有力的工具支撑。 建模智能体，AI 时代的数据治理新范式 1数据治理是上一代信息化的体系性问题过去十多年，企业在数据治理上的投入并不算少。沿着数据治理方法论，我们有主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据资产目录、数据开发与分析、安全分级分类……几乎每一个治理要素，都有成熟的治理体系和产品形态。然而，在大量企业的真实的实践中，数据治理始终呈现出一种制度优先、事后介入的状态：标准需要被记住规范需要被遵守治理依赖人工评审和协调系统只能记录结果，而无法影响过程等等的诸多问题，核心问题是：过去的数据治理是一种制度优先的离散工作，成为一个多部门，多链条，长周期的复杂工程，在熵增理论的本质之下，数据组织和系统必然有着天然的走向无序的惰性。过去我们的企业以严格管理之精神，对抗着我们自身在数据与流程中有意和无意的造成的数据腐化。最终，数据治理演变为“治人”，而不是“治数据”。这，正是上一代数据治理方法与系统的根本局限，虽然我们都知道其本质，但是在上一代的企业架构之下，并没有什么好的解决办法。2生成时代的信息架构革命这一轮技术变革中，真正改变企业?IT 架构形态的，并不是某一个 AI 工具，而是系统的生成方式发生了改变。以?vibe coding 为代表的新范式，正在将系统构建从人工逐行实现模式，提升到意图设计驱动与自动生成，正在重塑软件系统的构建逻辑。这种变化的本质，是将大量原本依赖个人经验与即时判断的决策，转移给可推理、可复用的智能系统。这直接影响了长期困扰?IT 系统及其数据质量的熵增问题。首先被优化的，是对人工规范执行的高度依赖。在传统模式下，数据标准与规范和治理规则必须通过文档宣贯、人工培训和评审流程才能被落实，其执行效果高度依赖个体经验、自觉性和时间成本。而在以代码生成机制为基础的体系中，规范不再依赖人工记忆，而是直接嵌入生成逻辑之中，成为系统在建：涂⑺布浔匦胱裱那爸锰跫。其次被缓解的，是数据与开发之间的时间错位问题。传统数据治理大多发生在设计完成、系统上线，甚至运行之后，以评审、盘点和整改的方式介入。这种事后治理天然滞后，往往在问题已经形成之后，才付出更高成本进行修复。数据智能体的引入，使治理前移到数据结构生成的实时过程中，将原本需要事后纠偏的问题，转化为事前约束和即时校验。第三个被根本性改善的，是知识不可复制带来的问题。过去，数据的一致性、指标口径的稳定性，往往依赖少数资深人员的经验判断。一旦人员变动，系统理解能力随之流失，数据体系迅速走向分化和漂移。智能体将这些隐性经验转化为可推理、可复用的规则与上下文，使数据治理能力第一次摆脱对个人的依赖，成为组织层面的持续能力。同时被削弱的，还有系统割裂带来的治理盲区。在传统架构中，各个系统平台彼此分离，治理信息难以贯通，导致资产孤岛和口径不可追溯。基于智能体的体系通过对多类数据系统的统一理解与连接，使数据结果处于同一认知框架之下，治理不再依赖跨系统对账，而是由统一的语义和推理能力自然支撑。3数据智能综合体在业界对数据智能体的诸多探索中，我们（Datablau）推出了新一代的数据建模智能体，之所以选择以数据智能体作为整体能力的切入点，并非偶然，而是源于对 AI 时代数据问题本质变化的判断。相比从分析、问答或治理功能入手，这一路径在语义一致性、系统设计以及跨域连接能力上，具备天然且难以替代的优势。首先，在AI 时代，数据治理的重心正在转向“知识与语义治理”，而数据模型是语义治理最关键、也是最佳可落地的核心输出物。诸如指标口径、业务术语、实体关系、事实与维度的划分，本质上都是语义问题，而这些语义最终通过数据模型这种结构化形式被固定下来。脱离数据建模的语义治理，只能停留在概念层面；而以数据建模智能体为核心，则可以将业务语义、指标定义和治理规则直接沉淀为可执行、可推理的数据结构。今天本体建模也受到了广泛关注，我们必须认识到，本体建模与数据建模在业务语义和规则的继承性，我会另写文章来说明。其次，AI 时代的开发工程正在重新分工，设计的重要性显著上升，而具体 Coding 本身正在被大模型高度商品化。今天的代码自动生成工具，已经证明大模型在实现层面具备极强能力。真正稀缺的，不再是怎么写代码，而是应该如何需求分析和设计。数据模型正是这一设计层的集中体现，它承载的是业务抽象、分析视角和长期演进逻辑。以数据智能体切入，意味着把智能用在最具长期价值、最难被简单替代的设计层，而不是在实现层反复叠加自动化能力。第三，数据模型天然处于需求分析，应用开发、数据分析等工作的交汇点，是整个数据体系的核心中枢。向上，它连接业务需求和分析目标，决定指标口径和分析视角；向下，它约束数据仓库结构、数据服务接口以及应用系统的数据使用方式；横向，它关联数据资产、血缘关系和治理规则。这种中枢位置，使数据建模智能体能够在不同场景中切换角色，而不丢失上下文。相比从单一使用场景切入的智能体方案，这种能力具有天然的扩展性和不可替代性。基于上述判断，我们构建了一个类似Cursor 形态的数据建模智能体。它可以接入大模型能力，同时融合基础数据模型、指标体系、业务术语知识库和企业级数据规范，在统一语义上下文中扮演数据建模、数据分析、数据资产盘点等多重智能角色。由此，数据治理不再依赖外部制度和事后检查，而是在数据结构生成的过程中自然发生。?当然，在这一体系下，原有的数据治理系统并未消失，而是回归为治理过程与结果的记录系统；真正决定数据质量、一致性与可演进性的核心能力，已经前移到以数据智能体为中心的设计与生成阶段。这也正是我们认为，数据智能综合体，将是AI 时代数据治理的正确打开方式。体验Datablau DDM Dora智能体，请联系小助理：datablauxzs 数仓DWD建模是该“自上而下”还是“自下而上” 数仓建设通常是数字化投入成本最高的地方。一套数据中台只是提供了数据的存储和计算能力。数字化成功的关键也在于数仓建设的扎实程度。数仓建设过程中，DWD明细层是数仓的底座，DWD的ER模型设计是重中之重，DWD建模怎么设计？ 是否需要分析源系统的实际情况？比如：供应商信息，在A系统用三张表存储，B系统用五张表存储，C系统用十五张表存储。那么该如何设计DWD的供应商信息的数据模型？ 有没有通用的原则？ 处理这个问题的核心思想是：面向业务实体建模，而非面向源系统集成。目标是创建一个统一的、干净的、集成的、反映业务本质的供应商维度表，同时能够追溯回源系统。以下是设计DWD层供应商数据模型的通用原则和具体步骤。一、通用设计原则1.业务实体驱动原则：核心问题：我们建模的对象是“供应商”这个业务实体，而不是A系统的3张表、B系统的5张表或C系统的15张表。做法：忘记源系统的表结构，首先与业务方沟通，明确“在咱们公司，一个完整的供应商应该包含哪些信息？”（如基础信息、财务信息、合规信息、联系人信息等）。基于此设计一个理想化的、完整的供应商维度模型。2.一致性原则：目标：确保整个数据仓库中对“供应商”的定义和编码是唯一的、一致的。无论数据来自A、B还是C系统，最终在DWD层，同一个供应商必须有同一个唯一标识（supplier_id）。3.集成与拉通原则：目标：将多个源系统的数据整合到统一的模型中。这意味着需要处理：命名和编码不一致：例如，A系统用“M”表示主要供应商，B系统用“PRIMARY”。数据差异：同一供应商在不同系统中有不同的信息，需要制定合并策略。4.历史数据追踪原则（缓慢变化维，SCD）：目标：供应商的信息（如地址、评级）会变化，需要能够记录这种变化历史。最常用的是类型2缓慢变化维，即通过增加有效开始日期、有效结束日期和是否当前标志字段来保存历史快照。二、具体设计步骤假设我们通过与业务沟通，设计出的理想供应商维度表结构如下：现在，关键是如何将A、B、C系统的数据灌入这张表：步骤1：数据探查与业务规则制定这是最重要的一步，决定了数据整合的质量。识别核心业务主键：如何判断A系统的SUP1001和B系统的VEN-202205是同一个供应商？理想情况：存在全局统一的供应商编码（如SAP号）。常见情况：没有统一编码。需要通过：ヅ洌ü┯ι堂+税号+电话号码等）来确定。字段落标和码表映射：supplier_type: A系统叫type，有‘1’，‘2’；B系统叫category，有‘MAJOR’, ‘MINOR’；C系统有5张表才拼出类型。你需要制定一个映射规则：‘1’ -> ‘战略供应商’， ‘MAJOR’ -> ‘战略供应商’。数据优先级与冲突解决：如果一个供应商在A和B系统都存在，但名称拼写有细微差别，以哪个为准？通常制定规则，如“以SAP（A系统）数据为准”或“以最新更新的数据为准”。步骤2：ETL开发——数据清洗与整合为每个源系统开发独立的ETL作业，其输出是符合上述统一模型的中间数据集。这个过程可以形象地理解为“搓麻绳”。A系统（3张表）：编写SQL，将3张表JOIN起来，映射到目标字段。B系统（5张表）：编写更复杂的SQL，将5张表JOIN起来，同样映射到目标字段。C系统（15张表）：这可能是最复杂的，需要将15张表的业务逻辑理清，进行多次JOIN和UNION，最终整合成一个结果集。此时，你得到了三个（或更多）结构完全一致的数据集，但它们的数据可能重叠（同一个供应商在多系统存在）。步骤3：ETL开发——数据合并与历史追踪这是DWD层ETL的核心逻辑。全量拉取三个系统的中间数据集。按业务主键（或匹配规则）进行关联，识别出哪些是新增的供应商，哪些是现有的供应商发生了信息变更。应用缓慢变化维（SCD Type 2）策略：新增供应商：直接插入新记录，start_date为当前日期，end_date为9999-12-31，is_current=1。信息变更的供应商：找到该供应商当前有效的记录（is_current=1）。比较该记录的所有字段与新数据是否有变化（需要定义哪些字段变化才算历史版本，如名称、类型变化要记历史，但联系人电话可能不需要）。如果有重要变化，则：关闭旧记录：将当前有效记录的end_date更新为昨天，is_current设为0。插入新记录：插入变更后的新数据，start_date为今天，end_date为9999-12-31，is_current=1，并生成一个新的supplier_sk。总结面对你描述的场景，没有“一招鲜”的SQL脚本，而是一个系统的工程方法。其通用原则可总结为：一个核心：为业务实体（供应商）建模，而不是复制源表结构。两个关键：集成（Integration）：制定清晰的映射和转换规则，将多源数据“拉通”。历史（History）：使用SCD技术，特别是Type 2，有效跟踪数据变化。三个步骤：探查与设计：深入理解业务和源系统，制定规则。这是成功的基石。分解与清洗：为每个源系统独立开发ETL，产出统一结构的中间数据。合并与加载：将中间数据按主键合并，并处理新增和变更，最终加载到DWD一致性维度表中。通过这种方式，无论源系统有多么复杂和异构，最终在DWD层呈现给用户的都是一个统一、清晰、可靠、可追溯的供应商视图，为后续的DWM和ADS层建设打下坚实的基础。 AI+数据血缘，该让你扬眉吐气了！ 你有没有发现，公司里最尴尬的部门可能是数据治理团队？财务说报表数对不上，第一个喊的是他们；业务骂指标算错了，锅先扣给他们；IT?吐槽系统卡成狗，最后发现是一堆没人敢删的僵尸表在搞鬼，还是他们的活儿。金融业风控部：我的团队每天都在和不靠谱数据作战。一份EAST报送的监管报表，一个指标口径算错，就可能意味着数百万的？。但要追溯这个指标到底错了哪里？这简直是一场跨越几十个系统的考古。制造业供应链：我们有成千上万的僵尸表。没人敢删，因为天知道它连着什么。但这些垃圾数据又在不断拖垮我们的ERP和MES系统。数据治理部门？他们更像是“数据警察”，总是在事故发生后才慢悠悠地跑来拉警戒线。这些故事的背后，是一个长期困扰着所有数据从业者的痛楚——数据血缘。在过去，数据血缘（Data Lineage）这东西，说起来重要，用起来鸡肋。它本应是描绘数据从出生到消亡全路径的“GPS地图”，但现实中，我们拿到的往往是一张破损、过时、且只有数据工程师才能看懂的草图。但最近这半年，风向变了。AI一掺和，数据血缘突然就支棱起来了，直接把数据治理从背锅侠变成了业务救星。今儿就给你们扒扒这背后的门道，全是一线实战的干货。以前的数据血缘，为啥总坑人？先说说老毛。蝗徊恢老衷诘慕接卸嘞。第一，地图是错的，还敢给人指路？传统血缘工具的致命弱点在于它们太理想化了。它们以为数据只存在于INSERT INTO SELECT的SQL脚本里。而现实是，在一家复杂的金融机构或大型制造企业中，数据链路是“藏污纳垢”的：代码隐匿：核心的数据转换逻辑，可能根本不在SQL里，而是藏在数千行Python或Java代码的ETL脚本中。语法方言：每个数据库都有自己的私有语法或非标准函数、自定义函数。动态嵌套：各种临时表、嵌套视图、存储过程、DBLINK、同义词像迷宫一样彼此引用。传统解析器一碰到这些，轻则血缘断链，重则错配跨库连接，最终产出一张错误百出的血缘图。一个连100%准确都做不到的地图，你敢用它来导航吗？第二，技术大牛的暗号，业务看不懂就算IT部门花了九牛二虎之力，描绘出一张自认为八九不十的血缘图，它长什么样？它长得像一张电路图。节点是物理表名，如rpt_fact_001_daily，连线是ETL_Job_304。当业务问你“为什么本月的销售额指标对不上”时，你把这张图甩给他。你觉得他会是什么表情？这就是数据血缘的第二大原罪：它彻底脱离了业务。它是一群技术专家画给另一群技术专家看的天书，而真正需要答案的业务人员，被远远地隔绝在外。第三，地图是上个月的，路早改了我们都知道，如今的业务恨不得一天三变，这逼着我们的数据模型几乎天天都在动手术。而传统的血缘地图是静态快照。它在诞生的那一刻起，就已经过时了。当数据问题爆发时，你拿着一张上个月的地图，去指挥一场今天的战争。这仗，怎么可能打得赢？AI 一来，血缘图突然就靠谱了AI 对数据治理的第一个大贡献，不是搞了个花里胡哨的聊天机器人，而是把数据血缘这地基给打牢了，是解决信任问题。它在应用层之下，为我们锻造了一个前所未有的、100%可信的血缘基石。它先当代码侦探，把藏起来的血缘全扒出来面对那些藏在Python/Java里的隐秘血缘，怎么办？AI来了。基于大型语言模型（LLM）的AI，现在能像一个经验丰富的代码侦探。它可以：跨语言提。鹤远覲ython、Java甚至C#的代码中，精准识别并提取出所有嵌入的SQL语句。智能修复：更可怕的是，当它遇到不规范、有语法错误、或使用私有方言的SQL时，AI不再是解析失败，而是自动修复！它能将这些脏的、不规范SQL，自动改写成可被解析的、标准化的SQL。这一步，直接将血缘解析的成功率从过去的看运气，提升到了一个全新的高度。?再当验图员，错了立马给你标红解析成功就完事了？不！AI会扮演第二个角色：验图员。它会拿着解析出来的血缘图，反向去质问元数据系统：“这张血缘图说，数据来自ods_sales_view，请问，这个视图在你的元数据目录里真的存在吗？”这个过程，在专业上叫做“元数据覆盖率”监测。AI会7x24小时自动检测血缘图中的每一个节点（表、字段），是否能与数据源中的实际元数据（如数据库、表结构、字段类型）100%匹配。任何无法匹配的幽灵节点或错误关联，都会被立刻高亮标识出来。最后当体检医生，给血缘打个靠谱分最后，AI会对血缘图本身进行体检。它会自动运行血缘质量分析。这就像是给数据管道做CT扫描，专门做下面这些苦活累活：孤表检查：那些只生产、不消费，或只消费、无来源的数据表。环路检查：A依赖B、B又依赖A的循环依赖（环线检查）。断点分析：数据流到一半，上游却缺失的“断头路”（断点分析）。一致分析：上游字段是varchar(100)，下游却变成了int，导致数据丢失的一致性问题。基于这些检查结果，AI会给每一条血缘链路，自动打上一个血缘置信度标签。至此，一场质变发生了。我们不再是拿着一张可能对的草图。我们拥有了一个由AI自动生成、自动修复、自动验证、并自动标注了可信度的数据血缘图。这是后面一切革命的基石。业务终于能跟数据好好说话了有了可信的血缘基石，我们终于可以解决那个看不懂的鸿沟问题。如果说高精度血缘是地图，那么AI就是导航APP。业务人员不需要看懂复杂的地图，他只需要用人话提问，AI就能为他规划出最短路径。这就是Datablau SQLink等平台中自然语言问血缘的核心思想。它不是一个简单的聊天机器人，它是一个连接了SQLink（数据血缘）、DAM（元数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产）、DDM（数据模型）等多个治理平台的“超级翻译官”。场景一：业务经理终于不用看?SQL 了银行信贷经理看报表，发现“活跃客户交易总金额” 比预期低一半，搁以前，他得跟 IT 打三天交道：先提需求，再等工程师扒出 500 行带 LEFT JOIN 的 SQL，最后对着 “dws_tmo_..._sum” 发呆。现在他直接问?AI：“这数咋算的？”30 秒后，AI 回他：“1. 只算手机银行的成功交易；2. 步骤很简单：先从业务系统的交易流水里挑数，同步到 ods 层，清洗后到 dwd 层，按客户和日期汇总到 dws 层，最后在 dwa 层算出总和；3. 您觉得低，可能是因为没算网银、柜台这些渠道 —— 您预期里包含这些吗？”经理一看就懂了：哦，原来口径不一样！前后一分钟，问题解决。场景二：数据出问题，不用再跨部门骂街了制造集团财务部发现“供应商结算金额” 一堆 0 值，以前的流程是：财务骂 IT，IT查 A 系统，A 说 “我传的是好的”，B 系统说 “我收到的就是 0”，ETL 工程师甩日志说 “我执行成功了”—— 一周过去，问题还在，只能临时打补丁。现在财务经理问?AI：“这金额为啥全是 0？”AI 直接揪出根儿：“这字段的算法是‘如果订单状态是 F（失败），就记 0’。我查了上游，发现这个月失败订单从 1% 涨到 60% 了，源头在订单系统的 ods_order_log 表，负责人是张三，你找他问问咋回事。”跨部门扯皮？不存在的。AI 直接把凶手和证据链甩出来，一分钟定位问题。未来更猛：AI不光能查，还能直接动手修这俩场景已经够颠覆了，但更狠的还在后头。以后改数据模型，AI 直接帮你改代码现在改个字段类型，比如把客户?ID 从 INT 改成 BIGINT，血缘平台能告诉你 “下游 30 张表、15 个任务、10 个看板会崩”—— 但改还是得你自己改，改一周都算快的。以后呢？你跟?AI 说 “我要改这个字段”，它直接：1.列出来哪些地方会受影响；2.把这些地方依赖这个字段的代码裁剪出来；3.自动把代码改成适配?BIGINT 的版本；4.给你个“一键执行”的按钮。从预警风险到直接搞定，效率翻?10 倍都不止。还能当数据管家，帮你省钱、挡风险现在公司里一堆僵尸表，三年没人用，还占着?10TB 存储，每月白白花 8000 块。合规审计靠 Excel，等发现数据泄露，早过了三个月。以后AI 7x24 小时盯着：看到僵尸表，直接弹消息：“这表三年没用了，删了能省 8000 块，点这同意就行”；发现身份证号这种敏感数据流到了没加密的数据表里，立马：“已断了它的路，撤了权限，通知负责人了”。从事后补救到主动出击，这才是数据治理该有的样子。说白了，AI + 数据血缘这事儿，核心就是让数据从黑箱子变成透明玻璃箱。业务不用再猜数据咋来的，IT不用再背莫名的锅，老板不用再为数据问题头疼。以前数据治理是跟着问题跑，现在是带着业务飞。这波变革，该轮到数据治理团队扬眉吐气了。 扫码关注 datablau 更多资讯 以数据治理驱动业务运营 免费试用 Datablau 产品 数据模型管控平台??DDM 数据资产管理平台??DAM 数据资产目录平台??DDC 数据安全管理平台??DDS 数据开发管理工具??Datablau D3 血缘解析工具??Datablau SQLink 数据架构工具??DDM Archy 解决方案 数据安全与合规解决方案 数据资产管理与运营解决方案 数据中台集成解决方案 数据模型与架构管理解决方案 数据治理综合解决方案 行业解决方案 银行业解决方案 保险行业解决方案 基金行业解决方案 制造行业解决方案 汽车行业解决方案 生态合作 项目交付 渠道代理 校企合作 联系我们 商务与渠道合作：sale@datablau.com 市场与媒体公关：marketing@datablau.com 电话咨询：400-6033-738 友情链接： 百度 English 京公网安备11010502036805号 © 版权所有：北京J9国际站登录科技有限公司 京ICP备17006421号-1 北京市东城区隆福寺街95号隆福文创园1号楼1层 北京J9国际站登录科技有限公司 您可以留下联系方式，工作人员会第一时间回复！ 提交 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