企业大数据解决方案v1.02
新一代税务行业大数据服务平台支撑数据管税解决方案-v1.2
新一代税务行业大数据服务平台支撑数据管税解决方案目录1总体业务需求分析和整体架构概览 ...................................................... 错误!未定义书签。
1.1新时代的税务管理要求 (1)1.2税务行业信息化建设现状 (4)1。
3大数据服务平台整体架构概览 (4)2理论指导数据治理之需求和技术分析................................................... 错误!未定义书签。
2.1数据治理综述 (5)2.2定义业务问题，以指导方向 (6)2。
3获得管理层支持，以获得组织和资源保障 (7)2.4执行成熟度评估，以了解现状和确定将来所达目标 (8)2。
5创建数据治理路线图 (8)2.6建立数据治理组织蓝图 (9)2.7创建数据字典/业务术语库 (9)2.8理解业务和数据 (11)2。
9创建元数据存储库 (11)2。
10定义度量指标 (13)2。
11主数据治理 (14)2。
12治理分析 (15)2。
13管理安全和隐私 (16)2.14数据生命周期治理 (16)2.15度量结果 (17)3理论指导大数据服务平台建设之需求和技术分析 ................................. 错误!未定义书签。
3。
1数据对数据管税的价值 (17)3.1.1数据对税务的价值分析 (17)3.1。
2税务数据价值实现分析 (18)3。
2数据挖掘方法论指导大数据服务平台建设 (19)3。
3按业务主题和规则采集、加工数据以打好数据基础 (22)3.3.1数据采集平台 (23)3。
3.2数据加工平台 (23)3。
4合理利用各种报表工具，实现报表展现服务 (24)3.4.1固定报表实现分析 (25)3.4.2临时报表实现分析 (26)3。
4.3报表展示与可视化分析 (27)3。
5灵活使用数据，实现多维分析和微创新能力 (28)3。
企业大数据应用推广中的难点与解决方案
企业大数据应用推广中的难点与解决方案随着时代的发展，大数据已经成为许多企业的重要资产，企业内部以及企业和消费者之间的互动也越来越密切。
但是，企业在大数据应用推广的过程中，也不可避免地遇到了一些难点和问题。
本文将从企业大数据应用推广中的难点入手，探讨解决方案。
一、企业大数据应用推广中的难点1.数据的质量不高企业大数据应用的前提是有足够的数据收集和整理，但是数据的质量是否好，直接关系到企业在大数据应用过程中的准确性和效果。
而现实中，企业在数据收集和整理过程中，难免会出现一些问题。
例如，因为人工录入数据出现错误、数据收集方法不当等导致的数据不完整。
2.数据应用的方向不清晰大数据应用往往需要相关岗位人员具备一定的专业知识和技能，企业需要结合自身的业务特点以及市场和技术等因素，明确自己的大数据应用方向。
但是，在企业大数据推广的过程中，很多企业缺乏足够的经验来确定大数据应用的方向，导致数据的应用方向不明确，应用效果并不如预期。
3.数据保护困难在大数据应用的过程中，很多企业会遇到数据保护困难的问题。
一方面数据的价值极高，如果不妥善保护就会产生泄漏、丢失等问题；另一方面，企业的业务往往涉及到用户的隐私数据，必须满足相关法规和规范的要求，这种情况下企业大数据应用的难度增大。
4.数据分析困难大数据应用的目的之一就是通过数据分析，发现和分析难以捕捉的知识和信息，并利用分析结果指导企业的决策。
但是，在企业大数据推广的过程中，有部分企业技术含量不够，缺乏具体的数据分析思路和方式等问题。
这些问题影响了企业大数据应用的效果。
二、解决方案1.提升数据质量企业可以加强科技应用和自动化技术，通过自动化方法或者优化流程减少人工干预提高数据品质，提高数据的积极性和准确性；可以在数据采集方面引入AI算法，对数据进行自动实时处理和分析，并保证数据的完整性和准确性。
2.明确数据应用方向企业应该根据自身的行业特点和自身的数据收集情况，明确大数据的应用方向，思考怎样以数据为驱动提高产品和服务的质量，增加营收和市场份额，提高企业的竞争力。
大数据处理解决方案
-安全机制：实施数据加密、访问控制等安全措施，保障数据安全。
3.数据分析与挖掘
-分析模型：根据业务场景，构建数据分析模型，包括预测、分类、聚类等。
-挖掘算法：选择合适的算法进行数据挖掘，发现数据中的潜在规律和价值。
-结果呈现：通过可视化工具，直观展示分析结果，辅助决策。
-用户隐私：尊重用户隐私，合规使用个人信息。
6.人才培养与培训
-培训体系：建立大数据处理相关的培训体系，提升员工技能。
-人才引进：吸引和培养专业的大数据人才，加强团队实力。
-知识共享：鼓励团队间的知识共享，促进技术交流和业务创新。
四、实施计划
1.项目启动：明确项目目标、范围和预期成果，组建项目团队。
2.原则：
-合法合规：严格遵守国家法律法规，确保数据安全与合规性；
-数据质量：确保数据处理过程的准确性、完整性和一致性；
-效益优先：以提高企业运营效益为核心，实现数据价值最大化；
-用户友好：方案设计应充分考虑用户需求，提高用户体验。
三、方案内容
1.数据采集与存储
-采集范围：根据企业需求，确定数据采集的范围和类型；
4.数据应用与服务
-决策支持：将数据分析结果应用于企业决策，提高决策的科学性和有效性。
-业务优化：基于数据洞察，优化业务流程，提升运营效率。
-产品创新：利用数据挖掘结果，推动产品创新和服务改进。
5.数据安全与合规性
-法律合规：定期评估数据处理活动，确保符合国家法律法规和行业标准。
-数据保护：实施严格的数据保护措施，防止数据泄决方案。
9.持续优化：根据业务发展，不断优化数据处理流程和系统。
五、效果评估
大数据解决方案概述
鉴于这一点， 多企业 意识 到 许 不 同来源的数 据的价值 ， 以及与应
用 程 序 结 合 的 重 要 性 。 ｌｕ ｅａ Ｃｏ ｄ ｒ公
能够有效访 问重要数 据的新挑战。
分布全 球的团队需要共享对大 型文 件 和数 据集的读 写访 问， 这显然 但 断采用数据 同步和精确度的问题都 影响了企业的工作效率 。 Ｍａ Ｒ ｐ 公司副总裁 兼市场 营销
大数据解决方案概述
■ 王 雪玉 编 译
互联网的迅速扩张 、 社交媒体
过来形成 了一个很好 的决策 基础。 捕 获 、 理 、 储 和快速 分析 的能 管 存 据 的管理显得至关重要。 Ｉ 公 司副 总 裁 兼 业 务 分 析 Ｄｃ 师丹 ・ 本赛 （ ａ ｅ ｓｔ 说 ：“ Ｄ ｎ Ｖ ｓｅ） 数
事实上 ， 高端存储 仍在利用 ，
并 且 越 来 越 多 地 采 用 固态 硬 盘
（Ｓ 。Ｂ Ｓ Ｄ） Ｉ Ｍ副总裁 尼克 ・ 蒂夫 定存储架构。 斯 但同时， 他也解释说 ：
纽 交所创新移动应用程序
胡素青 编译
所有银行都面临一个需求就是改进他们 的移动银行战略。 有些银行只愿意提 供普通服务， 而另外一些
管理利用大数据
基于 分 析 的数 据 管 理 对企 业 产
个简单 的Ｓ Ｌ 口存储 复杂 的非结 Ｑ接
生了积极影 响 ， 以在某 些情况下 可 创 造竞 争优势 。 因此 ， 数据 管理反
理， 这些作业是 使用一个名为ｍ ｐ 构 化 数 据 。 ｅａ ａａ公 司 工 程 师 马 ａ／ Ｔ ｒｄ ｔ ｒｄ ｃ的范式 ， ｅｕ ｅ 通过Ｊｖ编程语言编 ａａ
并将其分 解成可以作为ｍａ ／ ｄ ｃ ｐｒ ｕ ｅ ｅ
大数据 解决方案
大数据解决方案随着互联网的迅速发展，我们所面临的信息爆炸问题越来越严重。
大量的数据被产生、收集和存储，充斥在我们的生活中。
如何从这些数据中提取有用的信息，成为一个亟待解决的问题。
解决这个问题的方法之一就是大数据解决方案。
大数据解决方案是一种通过处理和分析大数据集，挖掘其中的价值和潜力的解决方法。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、改进决策制定、提高效率和降低成本。
首先，大数据解决方案可以帮助企业分析客户行为和需求。
通过对大数据的分析，企业可以了解客户的购买习惯、偏好和需求，从而提供更加个性化的产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以增加销售额和市场份额。
其次，大数据解决方案可以加强企业的市场预测能力。
通过对大数据的分析，企业可以获得更加准确的市场信息，了解市场趋势和竞争对手的动态，从而做出更加准确的市场预测和决策。
这对企业来说至关重要，可以帮助其提前制定相应的战略和计划，避免损失和风险。
第三，大数据解决方案可以改进企业的运营效率。
通过对大数据的分析，企业可以发现运营中的潜在问题和瓶颈，以及解决方案。
例如，通过对供应链数据的分析，企业可以实现物流的优化和成本的降低；通过对生产线数据的分析，企业可以实现生产效率的提高和浪费的减少。
这些改进措施不仅可以提高企业的效率，还可以提高企业的竞争力。
最后，大数据解决方案可以帮助企业降低风险和提高安全性。
通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的风险和安全问题，及时采取措施进行干预和防范。
例如，通过对网络数据的分析，企业可以发现和阻止潜在的网络攻击和数据泄露；通过对客户数据的分析，企业可以发现和阻止潜在的欺诈行为和信用风险。
这些措施可以提高企业的安全性和可靠性。
综上所述，大数据解决方案是一个重要而有效的解决方案，可以帮助企业从大数据中提取有用的信息和价值，优化业务流程和决策制定，提高效率和降低成本，提高竞争力和市场份额，降低风险和提高安全性。
因此，企业应该积极采取大数据解决方案，以应对信息爆炸和信息时代的挑战。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案引言随着信息时代的到来，数据量不断增长，传统的数据处理方式已经难以满足企业的需求。
如何高效地处理、存储和分析海量数据成为了企业面临的重要问题。
在这样的背景下，大数据解决方案和技术方案应运而生。
本文将介绍大数据解决方案的定义、优势以及常用的技术方案。
什么是大数据解决方案大数据解决方案是指通过利用各种技术和工具，对规模庞大、高速生成、多样化的数据进行全面分析、加工和应用的一种解决方案。
它包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，并提供相应的技术和工具支持。
大数据解决方案的优势提供全面的数据分析大数据解决方案可以帮助企业对海量数据进行全面深入的分析。
通过分析这些数据，企业可以洞察市场趋势、发现潜在机会、优化业务流程等。
传统的数据处理方式往往只能处理结构化数据，而大数据解决方案能够处理结构化数据和非结构化数据，包括文本、图片、音频、视频等。
支持快速的数据处理大数据解决方案采用分布式计算和存储技术，可以在短时间内对大量数据进行处理。
相比传统的单机处理方式，大数据解决方案可以并行处理数据，大幅提高数据处理的速度。
实时数据分析大数据解决方案支持对实时数据进行分析。
企业可以通过实时数据分析，及时发现问题并进行调整。
例如，电商企业可以根据用户实时行为数据进行个性化推荐，提高用户体验。
常用的大数据技术方案HadoopHadoop是一个开源的大数据处理平台，它采用分布式存储和计算的方式，能够对大量数据进行高效的处理和分析。
Hadoop使用HDFS（Hadoop DistributedFile System）来存储数据，并通过MapReduce来进行数据处理。
Hadoop生态系统还包括Hive、HBase、Spark等组件，能够满足不同场景下的数据处理需求。
SparkSpark是另一个流行的大数据处理框架。
相比于Hadoop，Spark拥有更快的速度和更强的实时处理能力。
Spark提供了丰富的API，支持分布式数据处理、机器学习、图计算等多种应用场景。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
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企业数据仓库管理
移动数据管理 主数据管理
信息管理和实时数据迁移
通 用 数 据 管 理 环 境
无 线 数 据 管 理
企业内外部协同（供应商+企业内部+客 户+银行+税务+政府+社区+…)
外部信息（社交+电商+移 动+视音频+…)
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大数据解决方案特点
高性能
泽佳大数据解决方案提供高 速、低速两种互联解决方案， 在节点间能够建立起40Gb 的互联通路，彻底消除系统 节点间通信的瓶颈。
高可扩展性
相比较传统的数据库集群，泽佳大数据 解决方案具有良好的可扩展性，随着数 据节点的增加，系统整体性能接近线性 增加。同时数据节点可以在系统运行中 动态添加，对系统不会造成任何影响。 因此企业可以根据自身业务需要，动态 添加数据节点，当业务量较小时，配置 较少的数据节点，随着业务量的逐渐增 多，添加相应的数据节点，从而满足自 身业务量增长的需求。
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大数据的特性
沙里淘金，海量业 务中寻找价值。 1秒定律，实时获取 所需要的数据，为 决策提供依据。
68% 31%
价值 Veracity
速度 Velocity
大数据包括结构化 数据和非结构化数 据，邮件，Word,图 片，音频信息，视 频信息。
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Mid
流通
交通
零售
Low
Mid
High
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互联网行业大数据需求分析
互联网行业拥抱大数据的关键因素
网络终端设备 • 网络技术的 升级和终端 设备的爆发， 使今天的用 户能够使用 多种设备、 从不同位置、 通过多种手 段来接入互 联网，并在 这一过程中 不断创造新 内容
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Hadoop体系架构
Pig
Hive
ChuKwa
MapReduce
HBase
ZooKeeper
HDFS
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据 分析平台，Pig为复杂的海量数据并 行计算提供了一个简易的操作和编 程接口。 Chukwa是基于Hadoop的集群监控系 统，由yahoo贡献。 Hive是基于Hadoop的一个工具，提 供完整的sql查询功能，可以将sql 语句转换为MapReduce任务进行运行 。 ZooKeeper：高效的，可扩展的协调 系统,存储和协调关键共享状态。 HBase是一个开源的，基于列存储模 型的分布式数据库。 HDFS是一个分布式文件系统。有着 高容错性的特点，并且设计用来部 署在低廉的硬件上，适合那些有着 超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大 规模数据集（大于1TB）的并行运算
大数据隐私
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大数据和云计算的关系
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算改变了IT,而大数据则改变了业务 云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行 通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用
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IBM大数据解决方案体系
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SAP大数据解决方案体系
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Machine/Device Sensors/meters/RFID tags CDR/mobile
互联网
物联网
供应链
大数据处理
移动终端
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泽佳大数据解决方案基础架构
大屏幕
分析
实时 决策
获取
组织
决策
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泽佳大数据应用主要技术— Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年
将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而
Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利 于并行分布处理 “大数据”而备受重视。 Apache Hadoop 是一个用java语言
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企业大数据势不可挡
Web 3.0时代，社交媒体网站数据出现井喷式激增，截至2013年3月 底，新浪微博注册用户数增长到5.36亿，日均活跃用户数达到4980万， 每日新增微博约2亿。 企业在大数据时代，面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共 公关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和 飞跃契机。
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大数据时代已经来到
每分钟都有大量数据产生
70TB处 理数据
486笔订 单 （2012 年11月）
14万张 照片上 传
1min
7.3万笔 交易数 （2012 年双11） 1.1GB文 件下载 9.5万条 微博发 送
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互联网 （电子 商务） 电信 金融
应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。 纵轴契合度： 表示该用户的IT应用 特点与大数据特性的 契合程度； 横轴应用可能性： 表示该用户出于主 客观因素在短期内 投资大数据的可能 性； 注： 该位置为分析师访谈 的综合印象，为定性 分析，图中位置不代 表具体数值 应用可能性
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大数据行业应用分析
大数据行业应用分析
契合度 值得关注行 业用户 应有特点与 大数据的契 合度及应用 可能性综合 较高 适当关注 行业用户 两个维度 暂时都不 具备优势， 可适当给 予关注
Low High
优先关注行业用户
政府（公共 事业） 医疗 制造
能源（电 力/石油 教育 ）
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大数据的解决方案体系
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Oracle 解决方案体系
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大数据时代，泽佳助力企业发展
数据无处不在
任何时间，任何地点，任何事情，任何人?
Anytime，anywhere，anything， anyone?
休息中，随意刷微博
爬山时，记录每一瞬 间
旅途中，处理公司事 件
工作时，实时掌握市 场动态
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泽佳大数据解决方案，以数据融合、综合处理为方向
大交易数据 大交互数据
SOCIAL MEDIA DATA OTHER INTERACTION DATA
企业
SNS
OLTP实时 交易处理
OLAP实 时分析处 理 大交易融合
消费者
SD，MM， PP，SD， FICO。。。
多样性 Variety
第5页
体量 Volume
最新研究报告，到 2020年，全球数据 使用量预计暴增44 倍，达到35.2ZB。
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企业大数据的挑战பைடு நூலகம்
提取大数据价值
业务数据的映射
大数据分析
泽佳建议的企业级大数据战略
大数据基础架构要求
获取
组织
分析
决策
高吞吐量 就地准备 所有数据源和结构
实时 流数据 运营影响 深度分析 敏捷开发 高度可伸缩性
可预测的低延迟 高事务参数 灵活的数据结构
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在线应用和服务
互联网行业大数据分析面 临的主要问题
互联网行业对数据实时分析要求较高，例如 广告监测、B2C业务，往往要求在数秒内返回
与各垂直行业 的融合 • 互联网作为 一个高渗透 力的行业， 正在与各垂 直行业发生 深度的融合， 原本隐藏于 先下的孤岛 信息，源源 不断的输入 到线上。
• 越来越丰富 的在线应用 和服务，不 断激励用户 创造和分享 信息，尤其 是社会化媒 体业务，带 动图片、视 频等非结构 化数据飞速 增长
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