数据仓库实例
数据仓库技术在风险管理中的应用案例分析(八)
数据仓库技术在风险管理中的应用案例分析随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据的规模和复杂性不断地增加，企业对企业的运营风险管理的要求也越来越高。
在这个背景下，数据仓库技术的应用逐渐成为企业风险管理中不可或缺的一部分。
本文将通过一个应用案例，分析数据仓库技术在风险管理中的具体应用。
案例背景：某金融企业的风险管理某金融企业经营多个业务线，包括信贷业务、投资业务等。
随着业务规模的扩大，企业面临着越来越多的风险，如信用风险、市场风险等。
为了有效地管理这些风险，该企业决定建立一个数据仓库系统，通过数据仓库技术来对风险进行全面、深入地分析和管理。
数据仓库建设首先，企业需要搭建一个数据仓库系统。
数据仓库是指一个用于支持企业决策的集成、主题导向的、历史数据驱动的数据集合。
企业将从各个业务系统中提取数据，并通过ETL（抽取、转换和加载）流程将数据加载到数据仓库中。
通过这个过程，企业可以将分散的数据进行整合，减少数据冗余和数据一致性问题，为风险管理提供了一个可靠的数据基础。
数据仓库的数据模型设计接下来，企业需要进行数据模型设计，以满足风险管理的需求。
数据模型是数据仓库中的数据结构，用于组织和描述数据的关系和属性。
在风险管理中，数据模型需要包含各个业务线的数据，并关联起来，以便进行综合的风险分析。
例如，企业可以设计一个包含客户信息、贷款信息、市场行情等多个维度的数据模型，通过这个数据模型来进行信用风险的评估和市场风险的分析。
数据仓库的数据清洗和数据质量管理在构建数据仓库的过程中，企业需要进行数据清洗和数据质量管理。
数据清洗是指对数据进行去重、去噪音、格式标准化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
数据质量管理是指对数据进行监控和评估，以发现和纠正数据质量问题。
在风险管理中，数据的准确性对决策至关重要，因此，数据清洗和数据质量管理是非常关键的一步。
数据仓库的数据分析和风险管理建立完数据仓库之后，企业就可以进行数据分析和风险管理了。
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来源的数据的数据库。
在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地组织数据以满足分析和查询的需求。
星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。
一、星型模式星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。
它由一个中心的事实表和多个与之相关的维度表组成。
在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销售数量等。
每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。
事实表和维度表之间通过外键关联。
星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。
通过将数据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。
此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根据需求进行增加或修改。
然而，星型模式也有一些缺点。
首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。
其次，事实表中的数据冗余较多，可能浪费存储空间。
最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设计和维护会变得困难。
二、雪花模式雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。
在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间的关系。
这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈现出树状结构。
如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品子类等属性。
雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。
通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析查询。
此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。
然而，雪花模式也有一些缺点。
首先，相对于星型模式而言，查询性能可能会稍差一些。
由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和搜索。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。
医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。
医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。
本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。
2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。
数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。
•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。
•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。
3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。
医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。
数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。
根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。
数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。
由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。
数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。
4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。
在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。
离线数据仓库实践案例
离线数据仓库实践案例离线数据仓库实践案例：1. 项目背景：随着业务的高速发展，企业需要处理的数据量越来越大，对数据处理的速度和质量也提出了更高的要求。
为了满足这些需求，离线数据仓库成为了一个重要的解决方案。
离线数据仓库可以在非实时环境下对大量数据进行处理和分析，为企业的决策提供支持。
2. 项目架构：离线数据仓库的架构包括以下几个主要部分：（1）数据源：数据源是数据的来源，包括数据库、日志文件、API等。
这些数据源中的数据被抽取到数据仓库中。
（2）ETL（Extract, Transform, Load）过程：ETL过程是数据仓库的核心，包括数据抽取、转换和加载三个步骤。
数据从数据源中被抽取出来，经过清洗、整合、转换等操作后，加载到数据仓库中。
（3）数据仓库：数据仓库是存储和管理数据的核心部分。
根据数据的不同类型和特点，数据仓库可以分为关系型数据仓库和非关系型数据仓库。
（4）报表和可视化工具：报表和可视化工具是用来展示和分析数据的工具，可以帮助用户更好地理解数据和做出决策。
3. 实践步骤：（1）需求分析：首先需要对业务需求进行深入分析，明确需要处理的数据类型、数据量和分析维度。
（2）设计数据模型：根据需求设计合适的数据模型，包括表结构、关系、索引等。
（3）开发ETL过程：根据数据源和数据模型开发ETL过程，实现数据的抽取、转换和加载。
（4）测试和优化：对ETL过程进行测试和优化，确保数据的准确性和处理效率。
（5）部署和维护：将ETL过程部署到生产环境中，并定期进行维护和更新。
4. 注意事项：（1）数据质量：在数据处理过程中，要确保数据的准确性和完整性。
对异常数据进行清洗和整合，避免对分析结果造成影响。
（2）性能优化：离线数据仓库的处理速度直接影响到数据分析的效率。
需要对数据处理过程进行优化，提高处理速度。
（3）可扩展性：随着业务的发展，数据量会不断增加。
离线数据仓库需要具备良好的可扩展性，能够支持大规模数据的处理和分析。
数据仓库案例
数据仓库案例随着信息时代的快速发展，数据充斥着人们的生活和工作。
人们越来越关注如何高效地管理和利用这些数据，以提高工作效率和决策能力。
这就催生了数据仓库的出现。
数据仓库是一种以主题为导向，集成、稳定、易于访问的数据集合，用于支持管理决策和业务智能的系统。
某电子商务公司作为一个新型的企业，涉及各种业务，如商品销售、库存管理、顾客管理等。
为了更好地管理和分析这些数据，他们决定建立一个数据仓库。
首先，他们进行了需求分析，确定了数据仓库的目标和内容。
由于销售是企业最关注的方面，他们决定将销售数据作为数据仓库的核心内容。
然后，他们收集了公司历年来的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等。
为了增加数据的全面性和准确性，他们还收集了其他相关数据，如库存数据、顾客行为数据等。
接下来，他们对收集到的数据进行了清洗和整合。
由于数据来源不同，格式也各不相同，他们需要对数据进行转换和归一化，以确保数据的一致性和兼容性。
同时，他们还进行了数据清洗，将有错误或冗余的数据进行了删除或修复。
然后，他们设计了数据仓库的架构和模型。
他们使用了星型模型来组织数据，将销售事实表与维度表相连接，以实现对销售数据的多维度分析。
另外，他们还设计了一些指标和报表，用于监控销售情况和预测销售趋势。
最后，他们将数据仓库部署到了公司的服务器上，并对用户进行了培训和指导，以确保他们能够充分利用数据仓库的功能。
同时，他们也建立了一支数据仓库运维团队，负责维护和更新数据仓库，以适应企业的发展和变化。
通过建立数据仓库，该电子商务公司取得了许多好处。
首先，他们可以更好地管理和分析销售数据，及时了解销售情况和趋势，以便做出更有效的决策。
其次，他们可以通过数据仓库进行顾客行为分析，了解顾客的偏好和需求，以便精准地进行商业推广。
最后，他们还可以根据销售数据进行库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
综上所述，数据仓库在企业中的应用具有重要意义。
无论是传统企业还是新兴企业，都可以通过建立数据仓库来提高管理效率和决策能力，实现可持续发展。
dwd dws 设计 例子
dwd dws 设计例子设计师的任务是根据客户的需求和目标来创建引人注目的视觉作品。
在此例子中，我将介绍两个设计领域的例子，分别是数据仓库（DWD）设计和数据仓库服务（DWS）设计。
首先，让我们来讨论数据仓库设计（DWD）。
数据仓库是一个用于存储、组织和分析大量数据的系统。
在进行DWD设计时，设计师需要考虑数据的结构、存储方式以及数据的访问和查询需求。
一个例子是，一家电商公司想要建立一个数据仓库来跟踪客户的购买行为和销售趋势。
在DWD设计中，设计师需要创建适当的数据库结构，以便存储客户信息、产品信息和销售数据。
此外，设计师还需要制定有效的数据提取和加载策略，以确保数据在数据仓库中的准确性和及时性。
接下来，让我们转向数据仓库服务（DWS）设计。
数据仓库服务是指为了满足用户对数据仓库的需求而提供的服务。
在进行DWS设计时，设计师需要考虑用户界面设计、数据可视化和用户交互等方面。
一个例子是，一家市场调研公司正在寻找一种数据仓库服务来帮助他们分析和呈现大量的市场数据。
在DWS设计中，设计师需要创建直观且易于导航的用户界面，以便用户能够轻松地访问和查询数据。
此外，设计师还需要考虑如何通过数据可视化方式呈现数据，例如生成图表、图形和报表，以帮助用户更好地理解和分析数据。
总结而言，数据仓库设计（DWD）和数据仓库服务设计（DWS）在设计师的角度上呈现了不同的任务。
DWD设计侧重于数据库结构和数据存储方式，而DWS设计则侧重于用户界面和数据可视化。
通过合理的设计，设计师可以为客户提供高效、易用且有吸引力的数据仓库解决方案。
doris实践案例
doris实践案例在Doris实践案例中，我们将探讨一个关于如何使用Doris这一数据仓库解决实际业务问题的案例。
Doris是一种高性能、低成本的分布式实时数据仓库，可以帮助企业快速处理海量数据，并支持实时查询和分析。
在这个案例中，我们假设一个电商公司需要对其销售数据进行实时分析，以帮助他们更好地了解消费者行为，优化产品定位和营销策略。
该公司销售的产品涵盖各个品类，包括服装、家电、食品等，销售渠道包括线上和线下门店。
为了实现实时分析，他们决定使用Doris作为数据仓库解决方案。
首先，该公司将所有销售数据从不同渠道和系统中收集，并存储到Doris中。
通过Doris的分布式存储和查询引擎，他们可以快速地将海量数据导入到数据仓库中，并实现实时查询和分析。
例如，他们可以通过SQL查询来分析不同产品品类的销售情况，了解销售额、销售量、用户偏好等指标。
其次，该公司可以通过Doris的实时同步功能，将销售数据与其他关键数据源进行关联，例如用户行为数据、广告投放数据等。
通过实时数据同步，他们可以实现多维度的数据分析，挖掘用户行为背后的规律，优化产品推荐和营销策略。
例如，他们可以基于用户的购买历史和偏好，实时推送个性化的产品推荐，提升销售转化率。
此外，该公司可以利用Doris的数据分区和索引功能，实现数据的快速查询和分析。
通过合理设计数据分区和建立索引，他们可以提高查询性能，加快数据处理速度，实现实时数据分析和报表生成。
例如，他们可以基于销售数据构建实时销售报表，监控销售情况和业绩，及时调整销售策略，提升企业竞争力。
总的来说，通过Doris实践案例，我们可以看到数据仓库在实际业务中的应用和重要性。
Doris作为一种高性能、低成本的数据仓库解决方案，可以帮助企业快速实现数据的存储、查询和分析，实现实时数据洞察，优化业务决策，提升企业竞争力。
希望这个案例可以给您带来一些启发，帮助您更好地理解和应用数据仓库技术。
数仓案例 宽表
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。
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计算机王莹本例采用的是SQl Server2005所提供的商业智能服务和工 具，主要包括Analysis Services(分析服务)， Integration Services(集成服务),Reporting Services(集成服务)和Bussiness Intelligence Developer Studio(BIDS)。
分析服务(Analysis Services) SQL Server 分析服务（SSAS）是一个用于分析数据仓库中数据的工 具，它包括了OLAP和数据挖掘工具。
在SQL Server 2005数据库系统 中，Analysis Services工具以服务器的方式为用户提供管理多维数 据立方体的服务。
Analysis Services可以把数据仓库中的数据组织 起来，经过预先的聚集运算，加入到多维立方体中（即建立立方 体），然后对复杂的分析型访问做出迅速的回答。
集成服务(Integration Services) SQL Server 集成服务（SSIS）被定位成一个能生成高性能数据集成解决 方案(包括数据仓库中数据的提取、转换和加载（ETL））的平台。
其集 成的含义主要就是指把ETL集成在一起。
SSIS通过一个统一的环境向用户 提供了数据转换服务（DTS）所能提供的所有功能，并且大大减少了用户 花在编写程序和脚本上的精力和时间。
SSIS的基本功能包括：◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 合并来自异类数据源中的数据 填充数据仓库和数据集市 整理数据和将数据标准化 精确和模糊的查找功能 将商业智能置入数据转换过程 使管理功能和数据加载自动化报表服务(Reporting Services) SQL Server报表服务(SSRS)是一个完整的、基于服务器的平台，它可以 建立、管理、发布传统的、基于纸张的报表或者交互的基于Web的报表。
SSRS提供的主要功能有： ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 为各类客户，跨企业提供并发访问功能 为各类提供数据源支持 针对个人和企业提供提供不同的数据报表分发机制 生成各类形式的报表 可生成多维数据报表，在此基础上可以进一步完成数据分析 工作， 是真正的企业级报表生成工具。
Bussiness Intelligence Developer Studio BIDS是SQL Server 2005新增加的一个开发环境，主要用于商 业智能解决方案的开发。
BIDS将开发商业智能所涉及的各个方 面（例如数据转换和抽取、基于多维数据集的联机分析、数据 挖掘和生成数据报表等）都集成在了一个开发平台上，也就是 说商业智能开发人员可以使用BIDS开发出完整的商业智能解决 方案。
BIDS是一个基于Visual Studio 2005的开发平台，与Visual Studio 2005具有相同的设计界面。
1.数据源概述 本例以SQL Server 2005提供的AdventureWorks数据库作为商业智能 解决方案的数据源。
AdventureWorks数据库是SQl Server 2005的范例数据库，它是一个 大型的跨国自行车制造企业应用的业务数据库，其用途是帮助企业对 自行车的生产和销售进行管理。
AdventureWorks数据库主要的应用方面有人力资源、产品管理、市场 销售、采购和供应商管理、生产管理。
AdventureWorks数据库是一个比较复杂的数据库，可以使用 Microsoft SQL Server Management Studio打开这个数据库，并查 看其中的表格和字段。
2.需求分析◦ AdventureWorks数据库设计的方面很多，但是我们的目标 很简单，只有以下三个：需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段 内销售的业绩。
生成分析结果的报表。
分析影响客户所有车的数量的因素。
◦ 通过目标可以发现分析销售业绩基于的维度有三个：产品、客户和 时间，事实数据则为反映销售业绩的订单。
◦ 对于产品我们关心的是产品的名称和分类，由于产品和产品类别之 间有一对多的关系，因此可以将这个维度设计为雪花模型。
◦ 对于客户，我们主要需要关心客户的姓名、年龄、性别、婚姻状态、 孩子的状况、是否拥有房产、拥有汽车的数量，所在的地区、国家、 省和城市等信息。
◦ 对于时间，我们只关心年、季度和月份，这些在数据库中不是显式 存在的，但是可以从订单上的OrderDate字段中计算出来。
◦ 对于事实数据，我们只会关心订单中产品的价格、折扣、数量和总 价的情况。
◦ 可以得到如下需求分析模型：◦ 分析模型的事实表、维度表关系3.数据转换和抽取（建立数据仓库） ◦ (1)首先使用Microsoft SQL Server Management Studio新建一个 数据库Sales_DW作为数据抽取的目标数据库，AdventureWorks作为 源数据库。
◦ (2)新建Integration Services 项目Integration Sales，并在此 项目中新建一个SSIS包Integration Sales.dtsx，在此包中进行数 据的抽取，整合等操作。
◦ (3)创建数据源。
在Integration Sales项目下的数据源文件夹中添加两个新的数据源 连接，一个连接源数据库AdventureWorks,一个连接目标数据库 Sales_DW，数据源名称分别为Adventure Works和 Sales_DW 。
◦ (4)设计SSIS包Integration Sales.dtsx。
设计包的方法是从工具箱中将需要使用的容器、任务、可执行体等 工具拖拽到包的SSIS设计器窗口中，再对这些对象进行设计。
由于主要执行的是数据抽取工作，因此数据流任务是我们主要设置 的任务。
数据抽取中所涉及的表主要有事实表FactSales,产品信息表 DimProduct，产品类别信息表DimCategory，订购时间表 DimTime以及客户信息表DimCustmer。
抽取事实表FactSales的数据流任务的过程1)选中SSIS设计器的【控制流】标签，将工具箱中的【数据流任 务】对象拖拽到SSIS设计器中，并重命名为FactSales。
2)双击【数据流任务】FactSales打开【数据流】标签，将【OLE DB源】拖至SSIS设计器上。
打开【OLE DB源编辑器】，进行【OLE DB源】对象的设置。
在上述设计中需选中数据源Adventure Works，并选择数据访 问模式为【SQL 命令】，在【SQL 命令文本】中输入进行数 据抽取的SQL语句。
4)完成【OLE DB源】对象设置后，从工具箱中将【SQL Server目标】对象拖至SSIS设计器上，并选中【OLE DB源】 对象，将其绿色连线拖拽至新添的【SQL Server目标】对象 上。
打开【SQL目标编辑器】，选中数据源Sales_DW，并新建 表FactSales。
【SQL目标编辑器】对话框◦ 完成后的数据流任务视图如下所示：◦ 数据仓库中其他表的数据抽取设计步骤与FactSales相 同，只是输入的SQl命令不同。
Integration Sales 包的完整设计视图：(5)建立OLAP和挖掘模型。
◦ 1)创建OLAP多维数据集数据源和数据源视图。
新建项目Sales Analysis，并添加到已有解决方案中。
在此 项目中新建数据源选中已在Integration Sales项目中创建好 的数据源Sales_DW。
新建数据源视图，选中数据源Sales_DW，并将FactSales、 DimCategory、DimCustomer、DimTime以及DimProduct选为视 图【包含的对象】，命名此数据源视图为 Sales DW View。
◦ 2)创建多维数据集 新建多维数据集Sales OLAP。
选中数据源视图 Sales DW View, 并将FaceSales选为事实表，其他表作为维度表。
由于时间维度DimTime和客户维度DimCustomer还分别具有时间层 次结构和地理层次结构，因此还需要为这两个维度创建层次结 构，如下所示：多维数据集Sales OLAP的数据视图和结构◦ 3)对多维数据源部署和处理。
右击【多维数据集】|Sales OLAP多维数据集，选中【处理】 命令。
【处理】结果：处理完毕后，分 析人员就可以使 用Sales OLAP 对数据进行分析 了。
◦ 4)使用多维数据集进行销售业绩的分析双击Sales OLAP多维数据集，选中【浏览】标签，将Total等 相应字段拖至浏览器选项页的正确位置，在【筛选表达式】 劣种可以选择不同的产品类别，则右下侧表格中的将出现此 类别产品的销售业绩。
所有自行车在不同地区不同时间段内销售的业绩◦ 5)建立数据挖掘结构和数据挖掘模型 从【现有多维数据集】新建挖掘结构Dim Customer，挖掘技 术选择【Microsoft决策树 】。
将NumberCarsOwned作为可以预测列，其他列作为输入。
右击【挖掘结构】|Dim Customer，选择【处理】命令，完成 对挖掘结构的部署和处理。
单击设计器上的【挖掘模型查看器】标签，在设计器上会显 示挖掘结果。
影响客户所有车的数量的因素挖掘模型：为了了解挖掘模型的准确度，可以单击设计器上的【挖掘准确性图标】 查看挖掘结构的提升图，直线表示实际值，曲线表示预测的值，这样可 以比较挖掘结构的准确度。
(6)创建报表 ◦ 新建【报表服务项目】，项目名称为【Sales 报表】。
◦ 本例采用报表设计器创建报表,选择已创建的多维数据集作为数 据源，数据源名称为Sales DW。
◦ 新建报表SalesReport.rdl,为报表新建一个数据集 SalesDateSet,数据集的数据源选择前面已建好的数据源Sales DW。
◦ 在报表设计器中可创建数据集查询视图以及所要生成的报表。
◦ 自行车对不同地区的客户在不同时间内的销售业绩(数据集查询视 图)◦ 自行车销售业绩报表【预览】结果结束，谢谢。
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