诸葛智能「数据血缘」强势发布，全链路追溯，数据决策更可信

在数智化转型加速的今天，企业数据量激增，管理难度不断升级：

• 数据异常，根源难寻：当核心报表出现异常，往往难以快速定位是哪个上游表格或计算步骤出了问题。
• 频繁变更，影响难估：业务库或数仓字段调整，可能导致下游数十个报表和模型报错，严重冲击业务的连续性。
• 合规审计，缺乏凭证：金融审计中，需要证明数据来源可靠、处理过程合规，但大多数企业无法完整展示全链路。
• 资源浪费，难以治理：大量“僵尸表”和冗余计算长期运行，浪费算力和存储，却无人能够准确识别并下线。

重磅发布：诸葛智能「数据血缘」

为破解上述难题，诸葛智能重磅推出“数据血缘”功能，旨在帮助企业追溯数据“从何而来、经历何种加工、流向何处”的完整生命轨迹。

通过数据血缘，你可以精准回答以下核心问题：

• 数据从哪里来？追溯数据的源头，如具体的业务系统、数据库或表格。
• 数据经历了什么？了解数据经过哪些ETL任务、计算程序和SQL脚本处理，以及具体的处理逻辑（如字段合并、计算、过滤等）。
• 数据去了哪里？追踪数据的最终去向，如数据仓库、BI 报表或AI模型。
• 数据是如何变化的？理解数据在流转过程中格式和业务含义的演变。

差异化优势：让血缘能看懂、能落地

1、全业务场景，无死角溯源

不同于传统数据血缘仅覆盖技术层数据，诸葛智能将血缘追踪延伸至业务全场景，支持数据源、数据集、元事件、用户标签、用户分群、营销画布等15+核心数据单元的血缘查询，清晰呈现“上游从哪来、下游到哪去”全链路。

2、细粒度解析

不仅支持表和报表级血缘，更深入字段级、算子级血缘，可精准还原计算逻辑、过滤条件、关联关系等细节。

3、双向追溯与智能推荐

既支持从数据源头正向追溯最终应用，也支持从业务指标反向溯源至原始数据，并支持基于血缘关系推荐相关数据资产。

4、界面友好，业务人员好上手

提供简洁易懂的图谱、列表、导出PDF等多种查看方式，降低使用门槛，让业务人员也能“看懂数据、信任数据、用好数据”。

业务价值：从被动追因到主动治理

数据血缘功能已经深入到企业的日常运营中，解决了一个个具体的业务痛点，让数据真正成为驱动决策的可靠资产。

场景一：影响分析与风险规避

痛点：源系统字段调整，常导致下游报表、模型大面积报错，业务中断风险高。

解决方案：数据血缘自动识别受影响链路并推送预警。

案例：某城商行新增字段后，数据血缘3分钟内锁定2个模型、3张报表预估受影响，提前通知风控团队，保障每日2000笔贷款审批正常运行。

场景二：根因分析&故障排查

痛点：报表异常时，人工排查链路复杂、耗时长。

解决方案：血缘支持逆向追溯，快速定位问题环节。

案例：某银行“日交易量”报表异常，血缘定位到清洗逻辑出错，排查效率提升数倍。

场景三：合规审计

痛点：在金融、医疗等强监管行业，需要向审计方或监管机构证明数据的来源可信、处理过程合规，人工整理文档费时费力，易遗漏。

解决方案：数据血缘一键生成完整链路图谱，满足GDPR、CCPA等数据隐私法规必要条件。

案例：某城商行提供“按揭贷款利率”指标链路，审计材料准备时间从7天缩短至1小时，顺利过检。

场景四：数据可信度与数据质量

痛点：分析师常担心数据计算逻辑不透明，使用缺乏信任感。

解决方案：数据血缘完整还原加工路径，提升数据透明度。

案例：某银行在转化指标重构中，血缘几分钟内解析3000个指标链路，分析师放心使用。

场景五：资源优化

痛点：大量“僵尸表”和冗余任务长期消耗存储与算力。

解决方案：数据血缘通过依赖分析识别无用表，安全下线。

案例：某农商行通过数据血缘功能，下线213张僵尸表，释放15TB存储，每月节省运维成本8万。

场景六：自助式数据分析

痛点：业务人员不了解复杂的数据架构，依赖技术团队获取数据，费时费力。

解决方案：数据血缘提供可视化的数据地图，让业务人员不依赖技术团队，自主查询数据来源和计算逻辑，快速做出业务决策。

例如，某零售信贷部业务经理想了解“客户流失”指标是如何计算的，他可以通过血缘图谱自主查询，了解指标来源与逻辑，大幅减少找数据时对数据开发人员的咨询量。

从数据可用到数据可信

诸葛智能“数据血缘”功能的推出，旨在为企业构建一个透明、可信、高效的数据生态系统。我们认为，只有看得清的数据，才能用得准；只有可信的数据，才能驱动真正的智能决策。

未来，诸葛智能还将持续深化数据治理能力，深度结合AI实现“数据血缘智能预警”“自动化根因分析”，让数据管理更高效、更智能。

关于诸葛智能

诸葛智能是容联云旗下敏捷开放的场景化数据智能服务商，为企业提供实时的全渠道数据采集整合、全维度数据分析、全场景用户标签画像，辅以个性化自动化的营销平台+策略配置，助力企业快速洞察市场趋势，迭代经营决策，实现营收增长。

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