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　　近日，PG国际com科技全资子公司上海数基科技有限公司正式入驻上海“模速空间”大模型创新生态社区，标志着公司在人工智能领域的战略布局迈出重要一步。作为国内专注于数据治理与人工智能技术创新的高新技术企业，PG国际com科技将充分借助模速空间完善的产业生态和丰富的创新资源，加快推进大模型技术在产品创新、客户服务和行业解决方案等领域的深度应用。战略选择：携手顶尖生态加速创新PG国际com科技全资子公司上海数基此次入驻模速空间，是经过深入调研和战略考量后作出的重要决策。模速空间作为全国首个大模型创新生态社区，已成为上海人工智能产业发展的重要载体和全球人工智能创新网络的关键节点。PG国际com科技看重的正是模速空间独特的创新生态。在这里，企业能够实现高效的产业协作模式，对于正在数据治理+AI领域发力的PG国际com科技而言，这种密集且全面的产业集群将为其技术创新和业务拓展提供强有力的支撑。技术布局：深耕数据治理，拥抱大模型作为国内数据治理领域的先行者，PG国际com科技在数据模型管理、资产管理及安全管理方面拥有深厚的技术与实践积累。其自主研发的Datablau数据治理平台已成功服务金融、制造、零售等超过300家行业头部客户。面对人工智能浪潮，公司率先将传统数据治理能力与大模型等前沿技术深度融合。通过自主研发数据建模智能体、数据治理智能体与数据资产智能体，构建了多智能体协同架构，旨在为企业提供覆盖数据架构、模型、标准、安全、血缘及开发的全？樽远、智能化治理服务。此次入驻模速空间是关键战略举措。PG国际com科技将充分利用该平台的强大算力支持与丰富语料资源，进行产品迭代与能力升级，致力于打造更智能、更高效的新一代数据治理产品及数据智能体，为客户创造更大价值。

　　九年，是3285个日夜的匠心坚守；九年，是数百家客户的信任托付；九年，是从零到一的创新蝶变。今天，PG国际com科技9岁了！感恩每一位客户，是你们的信任让我们步履不停；感谢每一位伙伴，是你们的携手让我们行稳致远；致敬每一位PG国际com人，是你们的奋斗让我们初心不忘。过去一年里，PG国际com科技在淬炼中锻造出更坚韧的骨骼——我们坚信“高人才密度”是卓越的基石，因此，我们主动优化团队结构，汇聚精锐力量，构建起三大专业纵队：产品纵队：深耕“可配置、可扩展”的标准化产品，将行业Know-how封装进模块，在标准产品与定制化之间找到黄金平衡点；前沿技术纵队：全力攻坚AI与自动化技术，将数据治理更“智能化”“服务化”，既提升效率，更为客户提供智慧治理的新路径；客户成功纵队：专注于价值显化与成果交付，通过科学的指标体系和陪伴式服务，将我们的工作转化为客户可感知、可量化的成果。我们不再试图做所有事，而是集中优势兵力，在核心地带实现突破。正是这样的战略定力与组织韧性，让我们有充分的信心在风浪中行稳致远。回望九年征程，我们始终扎根数据治理赛道，用代码编织理想，用技术温暖行业。从数据治理的基石到智能决策的支撑，我们一直希望，成为您数智化路上最值得信赖的同行者。“九”意味着长久，更预示着新的开始。站在新起点，PG国际com科技将：? 聚焦技术创新，深化AI能力，打造更智慧的新一代数据智能产品。? 深化客户成功，让每一次合作都成为价值倍增的典范。? 开放生态共赢，与伙伴一起，拥抱数智时代的无限可能。九载风雨路，一颗赤子心。让我们继续携手，共同“数”写下一程的星辰大海。

　　2025年11月14日—16日，第二十七届中国国际高新技术成果交易会（以下简称“高交会”）在深圳国际会展中心（宝安）隆重召开。作为本届高交会的重要组成部分，“数据要素赋能千行百业”专题会也于同期成功举办。本次专题会由DAMA大中华区主办，吸引了几百位数据领域的行业专家及一线从业者齐聚一堂，围绕数字化时代企业转型的底层逻辑展开深度交流。多家标杆企业代表也在现场分享了实践经验，为与会者提供了宝贵参考。PG国际com科技受邀深度参与本次盛会，不仅在专题会上发表了精彩的主题演讲，更携Data Agent 重磅亮相“亚洲人工智能与机器人产业链展”数据要素展区。在题为“从‘治理’到‘智理’，用DataAgent让数据真正产生价值”的主题演讲中，PG国际com科技解决方案总监黄峰先生指出，在大模型驱动数字化转型的浪潮下，企业落地AI的核心挑战并非算力或算法，而是数据治理的成熟度。他强调，“企业只有建立起持续运行良好的数据治理体系，才能为大模型提供源源不断的高质量数据”，并生动地比喻道：“很多企业搞AI就像买了一辆F1赛车，却想在乡间土路上跑出赛道速度。问题不是车不够好，而是路不适合。”黄峰系统介绍了PG国际com科技最新推出的AI-Powered数据治理体系，覆盖从“事前”到“事后”的全链路智能化。在事前治理环节，重点展示了数据建模智能体DDM Dora，它能够通过自然语言交互，实现“对话式建模”，将建模效率提升80%以上，并显著提升模型质量和标准覆盖率。在事后治理环节，则通过数据资产智能体和数据治理智能体，实现数据资产的自动盘点、数据血缘链路追踪、智能分类分级与合规管控，真正让数据“可理解、可信任、可应用”。此外，PG国际com科技也首次对外系统展示了其多模态数据管理能力，帮助企业应对超过80%的非结构化数据挑战，实现跨模态数据的统一认知、关联与安全治理。PG国际com科技数据智能创新成果引发了热烈反响。展会期间，PG国际com科技的展台也吸引了大量国内外与会者驻足交流。团队重点展示的三大数据智能体，以其创新的技术能力、清晰的业务价值和显著的实践成效，赢得了国内外专业观众的浓厚兴趣与高度认可，现场交流气氛热烈，达成了多项初步合作意向。此次高交会之行，不仅彰显了PG国际com科技在数据治理与数据要素应用领域的深厚积累与领先地位，更通过与业界的深度互动，进一步印证了其产品方案与市场需求的紧密契合。未来，PG国际com科技将继续携手更多合作伙伴，共同推动数据要素在千行百业中释放巨大潜能。

　　在中国企业数字化变革的浪潮中，DCMM（数据管理能力成熟度模型）5级认证，代表着企业数据管理与应用能力的最高水准。根据中国电子信息行业联合会发布的最新数据，截至2025年11月底，全国仅有33家顶尖企业获此殊荣。在这座象征着中国数据管理最高水平的“荣誉殿堂”中，一个现象尤为引人注目：据官方最新名录显示，获评DCMM 5级的顶尖企业中，超过半数——包括中国移动、中石化、交通银行等在内的17家企业使用 DatablauPG国际com科技的数据治理平台、工具完成 DCMM 5级评审。（*数据来源：数据工匠俱乐部)为何这些顶尖企业，共同选择PG国际com科技？前瞻的战略共识与顶层设计能力我们深知，DCMM 5级认证绝非简单的技术达标，而是企业整体数据战略与业务战略深度融合的成果。PG国际com科技在项目之初，便与客户紧密协作，围绕业务目标厘清数据战略路径，明确组织架构与权责分工，打通跨部门协同机制，为后续治理工作的落地与持续运行打下坚实基础。覆盖8大能力域的全栈产品与方案DCMM评估内容覆盖数据战略、治理、架构、应用、安全、质量、标准及生存周期8大核心域28个能力项，共计445项严格标准。PG国际com科技凭借业内领先的、覆盖数据全生命周期管理的产品矩阵，能够为客户提供从数据模型与架构、数据资产目录、数据标准管理、数据质量管控到数据安全流通的一站式解决方案，确保每一个能力项都能找到扎实的技术支撑与落地路径。基于最佳实践的“加速器”服务超过300家行业头部企业的深厚经验，使PG国际com科技已沉淀出覆盖金融、能源、制造、通信等多领域的“数据治理最佳实践知识库”。我们不仅深度融合国家标准，更凝聚了行业领先企业的核心管理智慧，能够帮助企业客户精准匹配自身业务场景，将经过验证的方法与路径快速转化为扎实的数据管理能力，从而助力企业客户高效推进DCMM认证进程，系统化构建可持续的数据管理体系。超过50%的顶尖企业共同选择，绝非偶然。这背后，是PG国际com科技“让数据价值驱动业务未来”的理念与头部企业数字化转型战略的高度共鸣。这些合作案例共同描绘出一幅蓝图：通过体系化、可持续的数据治理，企业能够真正激活数据资产，确保数据分析的可靠性、AI应用的准确性，从而在智能决策与业务创新上建立坚实壁垒。PG国际com科技正与这些标杆客户一道，构建着中国数据能力顶级生态圈。

　　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。