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RSS订阅原创 数据管理五大权威框架全解读，你该选哪个
DCMM数据管理师（Certified DCMM Professional简称CDP）是中国电子信息行业联合会、工业和信息化部教育与考试中心联合推出的数据管理人员认证体系，是以《大数据工程技术人员》国家职业技术技能标准为指引，以《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018 简称DCMM）国家标准为核心构建的具有中国特色的数据管理人员培训认证体系。与其他框架相比，DGI 更加聚焦，只围绕数据治理展开，并提出了一个包含治理组织、政策流程、数据标准、角色职责等十项核心组件的框架。
2025-12-24 14:51:54
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原创 2026年数据治理新趋势预见：AI+治理、工程化、可信空间、运营化
数据治理正在经历一场由技术驱动、价值牵引、安全托底的深刻变革。AI赋予治理系统以“智能”，工程化赋予治理流程以“效率”，可信空间赋予治理环境以“信任”。治理更智能：AI将成为数据治理的核心驱动力，实现从规则执行到语义理解、从被动响应到主动预测的跨越。实施更高效：工程化流水线使治理工作可复制、可扩展，大幅提升治理成效与业务响应速度。流通更安全：可信数据空间为数据要素市场化提供了安全基座，促进数据在保护隐私前提下的有序流动与价值共创。价值更凸显。
2025-12-24 14:34:14
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原创 当AI开始抱怨：你们给我的数据，太“难吃”了
当AI学习时，它接收到的关于“降压药A”的信息，从有效成分、适应症到包装规格、目标患者画像，在所有部门都是逻辑一致、口径统一的。统一了“身份证”后，还要统一“描述语言”。一次项目复盘会上，AI工程师小陈苦笑着打了一个比方：“王主任，不是我们的‘厨师’（算法）不行，是您给的‘食材’（数据），有点‘串味儿’。它让数据在关键时刻“断片”，让企业暴露在巨大的合规风险下，也让任何试图进行风险预警的AI模型，失去了赖以立足的坚实地面。所以，在谈论更聪明的AI之前，或许我们首先要做的，是创造一个更“友好”的数据环境。
2025-12-17 18:28:17
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原创 数据治理如何真正落地？这8大案例的破局之战，就是你的避坑指南
治理后的可信数据，通过可视化分析平台，转化为面向院系领导、教师、辅导员等不同角色的数据看板，直观展示教学运行状况、学生学业预警、资源使用效率等。首先，进行顶层的数据战略与架构规划，明确集团数据治理的总体目标、原则和演进路线图，设计符合多元业务特点的逻辑数据架构（如主题域划分），而非强求物理上的完全统一。同理，在教育集团案例中，为满足跨校区运营管理需求，通过数据治理整合各分校的招生、财务、人力数据，构建集团统一的运营监控平台，使管理层能够实时洞察各校区经营健康度，实现基于数据的精准资源调配与绩效管理。
2025-12-17 15:07:49
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原创 数据治理项目建设四步法：从规划到运营的完整指南
数据治理远不止是技术优化，更是涉及战略、组织、流程、技术的系统性管理工程。高层持续支持：治理是“一把手工程”业务深度参与：避免IT部门“独角戏”循序渐进推进：从重点领域突破，逐步扩展文化与制度并重：既要有“硬约束”，也要有“软文化”通过启动与调研、规划与设计、实施落地、验收与运营四大阶段的系统推进，企业能够建立起适应自身需求的数据治理体系，真正将数据从“成本负担”转化为“价值资产”，在数字化竞争中赢得先机。数据治理不是终点，而是起点——是企业在数据驱动时代构建核心竞争力的起点。
2025-12-10 10:14:54
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原创 搞不定数据治理，就别谈AI了
你的数据，不是资产，是负债。这不是危言耸听。当你的销售团队在用错误的客户信息盲目推广，当你的管理层依靠矛盾的数据做出关键决策，当你重金投入的AI模型因为“数据中毒”而胡言乱语时，你仓库里堆积如山的TB级数据，就不再是金矿，而是随时可能引爆的垃圾填埋场。。这里的“人工”，不是指劳动力，而是指对数据孜孜不倦的清洗、整理和治理。没有高质量的数据“投喂”，再先进的模型也只会“一本正经地胡说八道”。古老的GIGO法则（垃圾进，垃圾出）在智能时代依然坚不可摧。
2025-12-05 11:15:45
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原创 当企业开始重新思考Informatica，国产化替代之路如何走稳
在数据驱动的时代，企业数据集成能力已成为业务敏捷性的关键基石。长期以来，Informatica凭借其强大的功能和稳定的表现，占据着数据集成领域的重要地位。然而，随着数字化转型进入深水区，许多企业发现：传统解决方案在应对云原生、实时处理、成本优化和本地化支持等新兴需求时，逐渐显得“力不从心”。高昂的总体拥有成本、复杂的运维架构、以及难以完全匹配中国市场的敏捷需求——这些痛点正在推动企业重新审视自己的数据集成战略。是否继续依赖传统平台？还是拥抱更轻量、更灵活、更具性价比的新选择？
2025-12-05 11:09:47
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原创 数据治理从0到1：企业必知的6个关键步骤与落地框架
很多企业觉得数据治理要花很多钱，看不到回报，但实际上，数据治理是用现在的投入，换未来的效率—— 比如亿信华辰帮重庆电建做数据治理后，数据汇通了，报表生成时间从3天变成1小时，领导决策更准了，销售额提升了15%；比如某零售企业做了客户数据治理后，精准营销的转化率从2%提升到5%，多赚了 200万。数据治理不是高大上的概念，而是帮企业把数据用对、用好的工具。从0到1，只要找对步骤，选对框架，小步迭代，就能让数据从包袱变成资产，支撑企业走得更远。
2025-12-03 17:43:43
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原创 主数据、元数据、数据资产，企业数据管理的 “铁三角”
在数字化时代，企业的竞争力越来越依赖数据。但数据管理不是 “买个工具就行”，而是需要元数据、主数据、数据资产形成的 “铁三角” 协同。元数据帮我们 “懂数据”，主数据帮我们 “统一数据”，数据资产帮我们 “用数据”—— 三者结合，才能让数据真正成为企业的 “核心资产”，支撑决策和数字化转型。主数据管理既是 “独立解决业务问题的工具”，也是 “数据化工作的基础”，需要和其他模块配合。而元数据、主数据、数据资产的 “铁三角”，正是这种 “配合” 的最佳模式。
2025-12-03 17:33:00
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原创 从“数据资源”到“数据动能”，构建制造业增长新范式
当AI与数字孪生深入工厂的每个角落，当“数据是石油”成为所有制造业者的共识，一个更根本的问题也随之浮现：我们坐拥的数据矿藏，为何难以转化为驱动增长的真实动能？数据的洪流之下，为何依然是决策的沙漠？
2025-12-03 16:00:43
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原创 数据打架，企业烧钱：你离高效运营只差一个主数据管理
数据不是IT负担，而是驱动业务增长的核心资产——但前提是，你必须“管好它”。如果您的企业还在为“数据打架”的内耗持续买单，请不要再等待。现在就来评估您的主数据管理需求，我们帮您把“数据乱局”转变为“数据资产”，让每一份数据都能为您的业务增长精准助力。
2025-11-12 11:38:39
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原创 数据治理组织架构怎么搭？某央企1+N+X模式：1个委员会 + N个工作组 + X个业务接口人
在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业的核心资产。然而，不少企业面临数据治理喊得响、落地走样的痛点 —— 要么战略悬空，要么业务部门被动应付。某央企通过构建 “1+N+X” 数据治理组织架构，将决策层 - 执行层 - 落地层三层逻辑贯穿始终，并以KPI绑定激活业务动力，为大型企业数据治理提供了可复制的实操样本。
2025-11-07 16:51:57
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原创 医药行业主数据管理怎么做？实施路径全解析
在医药制造行业数字化转型的浪潮中，成为企业的核心诉求。然而，多数医药企业面临数据孤岛困境：研发系统中的 “药品名称” 与销售系统中的 “商品名” 不一致，生产系统的 “供应商资质” 与质量系统的 “审核记录” 割裂，跨部门数据调用需反复核对…… 这些问题的根源，在于缺乏对的统一管理。正如《主数据管理：企业数据化建设基础》一书指出：“如果说企业数字化是一座大厦，主数据管理就是地基 —— 地基不牢，大厦再高也会倾斜。
2025-11-03 17:57:26
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原创 90%的企业主数据都错了！这份主数据清洗指南请收好
没有标准，清洗就无从谈起。这一步的目标是为你的主数据建立一个“理想模型”或“黄金标准”。数据字典与业务术语：明确每个数据字段的定义、类型、长度、格式。例如，定义“手机号码”必须为11位数字，以“1”开头。业务规则：建立数据间的逻辑校验规则。例如，“订单的创建日期不能晚于支付日期”。主数据模型：设计统一的主数据模型，明确核心实体及其属性，作为未来所有系统集成的参照。任命数据所有者：为每一类主数据（如客户、产品）指定一个业务部门的负责人，他们对该数据的质量和标准负最终责任。
2025-10-24 10:34:41
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原创 主数据编码规则大全：物料/客户/供应商如何科学编码？
80%企业曾经历编码噩梦：物料编码重复，导致仓库发错货、库存账实不符；客户编码混乱，销售分不清 “张三商贸” 和 “张三贸易” 是两家公司，重复跟进；供应商编码随意，采购误把合格供应商当成待审核供应商，差点采购到劣质原料。主数据编码，本质是给数据 “办身份证”——。主数据标准化是信息共享的前提，而编码就是标准化的DNA。
2025-10-24 09:59:55
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原创 你的企业还在为数据打架买单？这篇文章帮你算清账
主数据，是企业最核心、跨部门共享的基础信息，比如客户、供应商、物料、产品等。它像数据身份证：同一个供应商，在 CRM 叫 “张三商贸”、ERP 叫 “张三贸易”—— 这就是一物多码；销售说 “优质客户 = 年消费10万”，财务说 “优质客户 = 回款100%”—— 这是标准不一。主数据乱了，企业就像用不同语言沟通的团队：采购重复花钱、物流反复折腾、决策全靠 “猜”。
2025-10-24 09:32:47
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原创 大模型与数据治理：一场双向奔赴的智能螺旋
我们对审批角色的历史审批动作和审批规则做了梳理，对文档资料的前置审核工作做了提取和关键信息结构化提取处理，将传统结构化数据治理与非结构化数据处理相结合，形成了审批知识库，使得审批角色在项目审核时不再需要海量阅卷，而通过关键信息提取、概要归纳总结、大纲展示等方法快速精准的辅助审核人员获取审核项。今天，我们再次站在历史的奇点上，需要以开放和务实的心态，拥抱人机协同的新范式，共同开创一个更加智能、高效的新时代。这意味着，数据治理的核心目标之一，就是面向人工智能，构建高质量的数据供给体系。
2025-10-15 11:28:06
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原创 数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程
在数字经济时代，数据被称为企业的第二生命线。但很多企业却陷入了数据悖论：系统里堆着TB级的数据，业务部门却不敢用 —— 客户信息重复、报表数据矛盾、敏感数据泄露…… 这些问题的根源，在于。数据治理不是清理数据的临时项目，而是一套覆盖 “组织 - 标准 - 质量 - 安全 - 应用” 的全流程管理体系，目标是把数据垃圾变成可信任、可访问、可应用的数据资产。本文结合行业实践和，帮你理清数据治理的完整路径。
2025-10-15 11:15:15
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原创 何为主数据管理？主数据管理系统能代替数据中台吗？
主数据是企业内跨系统、跨业务共享的核心数据，比如客户、产品、供应商、组织、物料等 —— 这些数据是企业业务运转的 “底层基石”，需要长期稳定、标准一致。而主数据管理（MDM），则是通过标准定义、流程管控、工具支撑，实现主数据统一、准确、共享的管理体系，解决数据孤岛、标准不一、质量低下的核心问题。为什么主数据管理是企业数字化转型的必选项？业务需要标准数据：如果客户、物料等主数据没有统一格式，会导致同一客户在销售系统叫张三，在财务系统叫张某某的混乱，反向修正的成本极高；
2025-10-15 11:09:14
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原创 主数据怎么管？一文讲透企业主数据管理全流程
主数据不是所有数据，而是企业中稳定、重要、被多个部门/系统共享的核心数据资产。比如华为接到的上千万网络建设项目合同，涉及采购、制造、工程、财务等多环节，数据要跟着项目走数年 —— 这类被多部门依赖、长期稳定的销售数据，就是典型的主数据。主数据是企业的数据字典，是各部门说话的统一语言。主数据管理的核心，是让数据成为企业的统一语言。它需要高层支持、业务认责、合适的工具，更需要持续优化—— 比如每年更新一次主数据标准，每季度检查一次数据质量，根据业务变化调整管理流程。
2025-10-15 10:38:39
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原创 制造企业主数据困局：BOM表一物多码如何用3步实现全局统一
在制造车间的领料台，工人老张拿着BOM表（物料清单）核对零件 —— 系统里显示的编码是 “M-0012”，但货架上的标签却是 “P-3456”；在采购部，小李对着两份订单发愁：同一个 “发动机密封垫”，研发部给的编码是 “D-7890”，生产部要的却是 “S-1122”，到底该买哪一个？这不是虚构的场景，而是：作为生产核心的 BOM表，因一物多码变成了糊涂账——同一个物料在研发、工艺、生产、采购系统中对应不同编码，最终导致生产停工、成本超支、跨系统协同陷入人工核对地狱。
2025-10-15 10:12:54
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原创 别再空谈数据价值！制造业如何用主数据管理 “抠” 出千万级成本？
凌晨三点，某汽车零部件厂的仓库还亮着灯 —— 管理员老张蹲在堆积如山的纸箱前，翻着皱巴巴的账本叹气：“这批不锈钢螺丝去年进了5000个，现在还剩3000个没动，再过半年就过期了，又要当呆滞料处理……”而办公室里，采购经理李姐正对着电脑发愁：“明明是同一家供应商，销售部走的是‘XX五金’，生产部写的是‘XX金属’，两个编码导致采购量分散，根本谈不下来低价……”生产线旁，主任王哥急得直跺脚：“刚才发的物料编码错了，和图纸对不上，现在停线等着换料，每停一分钟损失2000 块……”
2025-10-15 10:01:41
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原创 装备制造企业支撑智能制造的全生命周期数据治理实践
国务院《十四五智能制造发展规划》明确将数据要素列为智能制造的核心生产资料，提出 “加快构建覆盖产品全生命周期的数据治理体系，推动数据从资源向资产转化，支撑AI大模型、数字孪生等新技术应用”。某装备制造企业（以下简称H公司）携手亿信华辰，开启了一场以数据中台为核心，全生命周期数据治理为路径，支撑智能制造大模型应用的实践。
2025-09-19 16:23:29
1023
原创 电力行业数字化转型破局：从数据治理到智能应用的全链路解决方案
在双碳目标与数字中国战略的双重驱动下，电力行业正加速从传统基建向数字基建转型 —— 从发、输、变、配、用全链条的数据采集，到设备状态监测、用户用电行为分析，数据已成为电力企业的核心资产。然而，等问题，却成为数字化转型的拦路虎，让海量数据陷入沉睡，无法转化为业务价值。
2025-09-19 16:11:08
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原创 电力数据治理：从数据碎片到价值金矿的转型密码
当某省级电力公司的数据分析团队第 N 次对着 12 个业务系统的异构数据叹气时，当供电局客服因计量数据错误被用户第 3 次投诉时，当电网调度中心因数据延迟没赶上负荷高峰调整时 ——电力行业的数字化转型，正卡在 “数据” 这个看似基础却致命的环节上。它不是锦上添花的技术投入，而是 破局转型的必经之路 —— 就像盖房子，数据治理是地基，没有结实的地基，再高的楼房也会塌。某供电局的实践证明：数据治理后，数据准确率从 75% 提升到 98%，用户因数据错误的投诉率下降 25%。
2025-08-28 15:49:40
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原创 亿信华辰助力矿冶公司主数据管理系统建设
在双碳目标与产业升级的双重驱动下，某矿冶公司（以下简称 “K公司”）正加速推进数字化转型。然而，随着业务规模的扩张与多系统协同需求的增加，集团面临主数据分散、标准不统一、流程不规范等核心问题 —— 人员、物料、客商等关键数据在不同业务系统中重复编码、属性定义冲突，导致跨部门协作效率低下，数据资产价值难以释放。K公司携手亿信华辰，启动主数据管理系统建设，通过构建 “体系 - 平台 - 流程” 三位一体的主数据管理能力，为集团数字化转型筑牢数据根基。
2025-08-27 15:04:52
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原创 主数据与数据中台的关系，终于有人讲清楚了
主数据（标准身份） + 数据中台（价值转化） =企业数据的资产化当你再遇到 “数据中台没用”“主数据是不是重复建设” 的疑问时，不妨回到这个公式 ——不是数据中台没用，是你没给它 “好食材”；不是主数据没必要，是你没让它 “变成钱”。数据化建设的本质，从来不是买系统、上平台，而是 “让数据从‘散沙’变成‘砖块’，再用‘砖块’盖出‘能住人的房子’”。而主数据，就是那 “最结实的砖”；数据中台，就是那 “会盖房子的工匠”—— 两者携手，才能让数据真正成为企业的核心资产。
2025-08-22 10:26:45
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原创 从0到1搭建企业主数据体系，看这篇就够了
根据《主数据管理：企业数据化建设基础》一书的定义，主数据是跨系统、跨业务的核心数据，是企业数据资产的骨架。它具有三大特性：唯一性：一个业务实体（比如 “张三客户”）只有一个唯一编码；一致性：同一主数据在所有系统中的定义、格式一致；稳定性：不会频繁变动（比如客户的统一社会信用代码）。主数据的范围覆盖企业核心业务领域，比如客商、产品、员工、资产、财务科目等 —— 这些数据是企业开展数据分析、业务协同的基础语言。
2025-08-19 15:32:16
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原创 智能制造要聪明，先让数据说同一种话：主数据标准化的3个核心动作
某汽车制造企业的生产车间里，曾上演过这样荒诞的一幕：PLM系统里标注为 “2023-A-001” 的车门总成，在ERP系统中被记作 “C-DOOR-202301”，到了 MES 系统又变成 “MFG-DR-001”—— 三个系统对同一物料的编码截然不同。结果，生产计划员按MES的编码下单时，ERP显示 “无库存”；采购部门按PLM的编码订货，仓库却因物料码不匹配无法入库。这不是个例。
2025-08-19 15:20:51
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原创 工厂里的数据孤岛有多坑？从物料编码打架看主数据的底层逻辑
某机械制造企业的车间里，生产主管老张急得直跺脚 ——MES系统显示 “可生产” 的物料，在ERP系统里却查无此号。原来，研发部门用 “W-202403-A” 给新物料编码，生产部门按 “WL-202403-01” 录入MES，财务部门又用 “MATERIAL-202403-001” 同步到ERP。三个系统三套编码，导致物料实际库存无法匹配，生产线被迫停摆48 小时，直接损失超50 万元。这样的场景，在制造业并非个例。当车间系统割裂成为常态，数据孤岛就像看不见的生产杀手，而破解这一困局的关键，正是被称为企业数
2025-08-19 15:10:29
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原创 数据治理不是越严越好！企业放宽3项规则，数据利用率反而涨了40%
某连锁食品零售企业曾因客户地址必填规则苦恼 —— 系统要求注册会员必须填写精确到门牌号的地址，否则无法完成流程。结果，30%的新客因嫌麻烦放弃注册，会员数据库里虽躺着完整的地址数据，却因覆盖量不足，营销活动的精准推送率始终卡在15%。直到企业尝试放宽规则：允许填写 “省 + 市” 或 “附近地标” 的模糊地址，结合LBS定位补充信息，3 个月后数据利用率暴涨40%，会员营销响应率提升至 35%。这一案例，撕开了传统数据治理越严越好的认知误区。
2025-08-19 15:03:57
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原创 从数据混乱到高效协同！亿信华辰助力食品加工企业打通主数据管理任督二脉
主数据是企业的数字身份证，标准化是关键。亿信华辰团队梳理出客户、供应商、物料、人员等14 类核心主数据，制定《主数据标准规范》，明确：唯一性：物料需通过 “编码 + 名称 + 规格” 三重校验，杜绝 “一物多码”；共享性：客户信息在 CRM、OMS、TMS 中统一同步，避免重复录入；稳定性：主数据属性（如供应商资质）仅允许通过审批流程修改，确保业务引用的一致性；有效性：建立主数据生命周期管理，对停用数据标记 “归档”，避免干扰现行流程。
2025-08-15 17:59:09
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原创 亿信华辰推出企业级AI数智平台，以智能体为核心，开启企业数智化新范式
在数字经济与大模型技术深度融合的今天，企业数智化转型已从可选动作变为必答题。然而，数据孤岛、分析效率低、决策依赖经验等痛点，仍让许多企业在转型中举步维艰。作为智能数据全生命周期产品与服务提供商，亿信华辰推出的，以 “数据 + 知识” 双轮驱动为核心，通过低门槛智能体搭建、全链路智能化治理与分析能力，为企业数智化转型注入新动能。
2025-08-15 15:32:16
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原创 数据治理不是买软件！花百万买工具，却栽在这套流程上
据Gartner调研，超70%的企业在数据治理投入中，60%以上预算用于工具采购，却仅有15%的项目能达到预期效果。问题的根源，就藏在 “重工具轻流程” 的致命误区里。
2025-08-08 16:10:42
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原创 数据治理不是技术活！业务部门才是治理第一责任人
某城商行的实践颇具参考价值，在财务数据治理中，财务部门提出 “所有费用报销需关联项目编号，且项目编号需与OA系统立项信息一致” 的规则，IT部门据此开发了 “报销系统 - 项目管理系统” 数据校验接口，当录入的项目编号在OA中无对应记录时，系统自动拦截并提示 “项目未立项”。当业务部门从数据使用者转变为 “数据生产者 + 规则制定者”，IT 部门从 “背锅侠” 升级为 “工具赋能者”，财务部门从 “事后核算” 进化为 “价值引导者”，数据治理才能真正释放生产力。从CEO视角拆解：数据治理的三角协作模式。
2025-08-08 16:05:57
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原创 从功能堆砌到需求匹配，数据治理工具选型为何总踩坑
在企业数字化转型浪潮中，数据治理已从可选动作变为必选项。然而，许多企业在工具选型时陷入功能清单陷阱—— 盲目追求大而全的功能列表，或因预算限制选择单一工具，最终导致治理效果与预期相差甚远。本文将结合行业实践，对比传统单一工具与一体化平台的核心差异，提出 “需求优先级排序法”，并附选型评估表，助企业找到匹配度公式。
2025-08-08 11:43:11
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原创 央企标杆实践：搭建7大主数据域，多业态集团主数据管理体系迈入新时代
在数字经济高速发展的背景下，集团型企业的数字化转型已从单点突破转向全局协同。某央企（以下简称C集团）作为覆盖电子信息制造、软件服务、新兴产业等多领域的大型集团，面对多业态集团数据协同的复杂挑战，选择与亿信华辰紧密协作，围绕标准化、一体化、可扩展的核心目标，完成了集团级主数据管理从需求调研到系统上线的关键跨越，其主数据管理从分散粗放迈入集中标准化的3.0时代。作为项目核心技术服务商，亿信华辰深度参与了从需求调研到系统上线的全周期建设，以 “技术适配 + 管理创新 + 业务赋能” 的三维能力，助力企业构建了覆盖
2025-08-08 10:57:42
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原创 央国企数智化转型的必由之路：解码数据治理的战略价值与实践路径
2025 年 2 月，国务院国资委党委在《加快推进国资央企高质量发展为完成经济社会发展目标任务提供有力支撑》中明确提出，要大力实施国有企业数字化转型行动计划和 “AI+” 专项行动，加速智改数转。这一政策信号背后，数据治理的重要性被提升至前所未有的高度 —— 无论是 AI 大模型应用的落地、数据资产的激活，还是 DCMM（数据管理能力成熟度评估）的达标、国企数字化转型的深化，都绕不开 “数据治理” 这一核心命题。
2025-07-31 14:07:46
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原创 数据治理效果怎么看？除了报表，这5个隐性指标更关键
你是否遇到过这样的场景？数据治理项目验收时，“质量达标率 95%”“合规检查通过率100%” 的报表光鲜亮丽，但业务部门仍抱怨 “数据不好用”，管理层决策时还是更依赖经验？这说明 —— 传统的显性指标，可能正在掩盖数据治理的真实价值。真正的治理成效，不应只看数据 “是否干净”，更要看数据 “是否被用活”。本文将跳出 “质量达标率”“合规检查通过率” 等传统视角，结合某制造企业的实战案例，拆解 5 个更能反映数据治理 “业务渗透力” 的隐性指标，帮你重新定义治理效果的评估逻辑。
2025-07-31 11:32:26
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