乐鱼体育-如何借力AI智能数据管理,实现物料主数据高效管理?
- 分类: 博鱼新闻
- 作者:博鱼
- 来源:集团新闻
- 发布时间:2024-08-03
- 访问量: 0
【概要描述】
引言:数据清洗在处置年夜量的、纷歧致的、毛病的或不完全的数据时饰演着相当主要的脚色。跟着数据量的不竭膨胀,有用的数据清洗东西和方式变得尤其主要。
数据清洗作为数据治理和治理的主要构成部门,最近几年来遭到了国度层面的高度正视,并出台了一系列相干政策以规范数据处置行动,激活数据要素市场。
《“数据要素×”三年步履打算(2024—2026年)》中提到,要充实阐扬数据要素的放年夜、叠加、倍增感化,构建以数据为要害要素的数字经济,鞭策高质量成长。
物料主数据是企业资本计划系统中的根本,涵盖了产物的具体信息,如规格、本钱、供给商和库存等。作为企业运营的焦点环节,这些数据的正确性和时效性关系到采购、库存治理、出产打算等多个环节的效力和本钱节制,直接影响到企业的决议计划质量和营业流程的顺畅度。
1、物料主数据治理难在哪?
数据质量良莠不齐:一物多码、多码一物、有物无码、编码紊乱、数据不全等;
没法快速正确清洗:数据量重大,手动清洗耗时吃力,难以又快又省力到达清洗方针;
数据治理不同一:各类数据来历纷歧、尺度纷歧、数据零星、分类混合、冗余或缺掉;
数据表里不联通:内乐鱼体育app部物料呈现问题,致使流程断节,信息难以同享,表里没法联通。
今朝,良多企业面对着这些数据问题,物料主数据的质量问题假如不和时解决,轻易致使营业沟通不顺,营业效力低下;企业间数据没法有用联通,数字化转型成了空口说,严重时影响企业治理与决议计划,给企业数据畅通、企业经营等各个方面带来更多不良影响。
2、基在AI算法的数据清洗东西,让物料主数据治理事半功倍
跟着AI手艺的快速成长,智能算法在数据清洗范畴的利用愈来愈普遍,愈来愈多的数据清洗工作已最先交由智能算法完成,经由过程主动化的体例处置年夜量数据,辨认和改正毛病,弥补缺掉值,检测异常值,和履行其他数据预处置使命,并提高效力并削减报酬毛病。
物料主数据治理布满了挑战,可是要提高企业竞争力,做好数据治理工作必不成少。数据清洗工作是高质量尺度化数据治理的需要阶段,具有复杂性、专业性、手艺性;而以算法和AI模子为焦点的手艺方式进行清洗,能让数据清洗结果事半功倍。
数据清洗增值办事:企企通打造的一套以AI模子和算法为焦点的产物和办事,可针对各类企业的分歧主数据痛点难点,供给多种解决方案,可以或许快速完成物料主数据清洗、辨认、匹配、梳理,知足一物一码、分类梳理、一品多商、多维度比价、精准寻源选品、成立尺度物料库、供给商和客户主数据清洗等营业场景需求。
一物一码清洗去重:企业物料编码进行去重清洗,匹配出重码,乱码的物料或商品,从内部梳理清洁,到达数据的有用、正确、独一,削减数据冗余。
数据分类辨认尺度化:企企通在对接了各类电商/品牌商/线下供给商万万级的商品,并在这个根本上,完美并总结了一套自有的分类尺度库。当企业物料分类紊乱,企业供给物料分类或物料数据,与方针分类库进行匹配,AI智能保举,返回分数匹配最高的成果,完成匹配。
一品多商比价:企业供给内部物料和需要对照的供给商的物料数据,或供给企业内部物料,去指定平台清洗匹配同品,实现统一个商品绑定多个分歧商家的统一个物料/商品,到达比价结果,为供给商价钱构和治理或采购治理供给价钱数据参考。
商品属性补全:面临企业商品数据紊乱、属性缺掉、信息不完全等问题,可经由过程智能数据清洗进行属性补全,打造尺度商品属性库,实现商品完全、定位精准。
数据清洗前后对照
经由过程智能数据清洗和主数据治理,可以或许晋升企业内部物料数据质量和数据处置效力,实现企业间数据互联互通,助力企业采购供给链的进级转型,鞭策企业高质量成长,释放数据的真正价值,首要效益包罗:
1、提高数据质量:经由过程清洗进程,去除毛病和纷歧致的数据,确保数据的正确性和一致性
2、削减毛病和风险:清洗后的数据削减了营业流程中的毛病,下降了合规风险
3、晋升决议计划效力:正确的数据撑持更快的决议计划制订,提高企业的响应速度和市场顺应性
4、节俭本钱:主动化的数据清洗削减了人工干涉干与,下降了持久的运营本钱
企企通数据清洗产物和办事为企业供给周全、高效、平安的数据清洗解决方案,帮忙企业商品去重清洗、商品匹配等,打造高质量数据尺度库以优化数据阐发和决议计划进程。
3、案例分享:沉醉式体验分歧类型的企业若何治理好物料主数据?
1、电力行业电商平台分类属性与一品多商
该企业一向聚焦供给链电商化平台营业,以B2B和B2C两年夜营业为支持,成长能源数字科技,构建电商化买卖、商城自营、物流营业等多元化营业版块。
痛点:本身的数据库既有出产型物料也有非生物质,数目重大且种类复杂、尺度纷歧;且垂直分类多,专业度高,每一个数据库的物料尺度纷歧致、描写不尽不异,人工查找难;外部平台物料的描写也八门五花,同类或同款商品匹配难。
解决方案:利用企企通AI数据清洗产物和办事,经由过程细分场景,构成分类算法和行业算法沉淀,高效、专业、精准给企业完成主数据归整、外网比价和市调助手办事,并经由过程线上接口授输清洗成果至企业年夜数据平台,该企业参照外部平台同品的价钱,制订系统内招采价,并对商品进行有用性评估。
2、物业行业一物一码去重和物料匹配辨认
该企业以房地产开辟、建筑工程承建、基建实业投资、资产运营等为首要营业,营业广泛港澳和国际、国内经济活跃城市,定位在成为出色的国际化资产运营办事商。
问题:该企业团体和各事业部采购物质治理紊乱,物料数据量年夜,触及组织部分事业部多,触及规模区域广;存在一物多码,有物无码环境;商品映照存在极年夜坚苦,加年夜人工操作量;物料分类数据毛病紊乱,治理难度年夜。
解决方案:经由过程企企通数据清洗清洗产物和办事完成一物一码去重,对匹配同品做属性补全,新分类的梳理,和分类与物料的匹配辨认,并经由过程SRM系统做数据编码革新,使得主数据编码治理有法则可循,有尺度可照。在全部数据清洗进程中,确保数据正确性,撑持合规性阐发和风险评估。
3、营养保健行业的数据清洗与属性分类项目
该企业专注母婴营养与健康,秉持让人们更健康更欢愉的任务,主营营业以婴幼儿营养与护理,成人天然健康营养与护理和宠物营养与护理。
需求:企业内部有自营物料,需与线上对接的平台供给商物料进行清洗,匹配出不异或同类商品,同时对价钱和分类做标签设置,知足前提的商品才在自有平台上架。
解决方案:经由过程数据清洗匹配,削减客户内部人工手动操作的繁琐,使商品治理需求快速获得知足,晋升营业效力和输出;经由过程自营商品和供给商物料的匹配清洗,内部的物料与外部平台进行比价映照法则,实现平台比价。对价钱规模内的竞品商品剔除,快速比价,晋升自营商品的竞争力,连结商品库有用、同一、独一。
结语
今朝企企通对接了京东、天猫、工业超市、苏宁易购、鑫方盛等15+主流电商平台,平台上会聚了商品SKU数目达万万级,此中60+一级年夜类,属性值100万+条,词库有600w专业名词,可知足海量商品数据的词库搜刮匹配。企企通对本身的商品池进行了清洗,构成700万+全球码,统一个全球码下面可绑定多个分歧商家的同品商品,这是企企通对本身商品治理能力的表现。
在数据驱动的贸易情况中,企企通数据清洗东西为企业供给了一种有用的物料主数据治理解决方案,经由过程其高效、矫捷且平安的特征,知足了企业在数据清洗进程中的各类需求。不管是多源数据整合、数据质量问题处置,仍是晋升数据处置效力和保障数据平安,企企通都能供给最好的解决方案,助力企业实现数据驱动的决议计划和增加。
文章来历:https://51qqt.com/news/4/1774982968083853314.html?type=2
联系我们
官网:www.51qqt.com
责任编纂:Linda
乐鱼体育-如何借力AI智能数据管理,实现物料主数据高效管理?
【概要描述】
引言:数据清洗在处置年夜量的、纷歧致的、毛病的或不完全的数据时饰演着相当主要的脚色。跟着数据量的不竭膨胀,有用的数据清洗东西和方式变得尤其主要。
数据清洗作为数据治理和治理的主要构成部门,最近几年来遭到了国度层面的高度正视,并出台了一系列相干政策以规范数据处置行动,激活数据要素市场。
《“数据要素×”三年步履打算(2024—2026年)》中提到,要充实阐扬数据要素的放年夜、叠加、倍增感化,构建以数据为要害要素的数字经济,鞭策高质量成长。
物料主数据是企业资本计划系统中的根本,涵盖了产物的具体信息,如规格、本钱、供给商和库存等。作为企业运营的焦点环节,这些数据的正确性和时效性关系到采购、库存治理、出产打算等多个环节的效力和本钱节制,直接影响到企业的决议计划质量和营业流程的顺畅度。
1、物料主数据治理难在哪?
数据质量良莠不齐:一物多码、多码一物、有物无码、编码紊乱、数据不全等;
没法快速正确清洗:数据量重大,手动清洗耗时吃力,难以又快又省力到达清洗方针;
数据治理不同一:各类数据来历纷歧、尺度纷歧、数据零星、分类混合、冗余或缺掉;
数据表里不联通:内乐鱼体育app部物料呈现问题,致使流程断节,信息难以同享,表里没法联通。
今朝,良多企业面对着这些数据问题,物料主数据的质量问题假如不和时解决,轻易致使营业沟通不顺,营业效力低下;企业间数据没法有用联通,数字化转型成了空口说,严重时影响企业治理与决议计划,给企业数据畅通、企业经营等各个方面带来更多不良影响。
2、基在AI算法的数据清洗东西,让物料主数据治理事半功倍
跟着AI手艺的快速成长,智能算法在数据清洗范畴的利用愈来愈普遍,愈来愈多的数据清洗工作已最先交由智能算法完成,经由过程主动化的体例处置年夜量数据,辨认和改正毛病,弥补缺掉值,检测异常值,和履行其他数据预处置使命,并提高效力并削减报酬毛病。
物料主数据治理布满了挑战,可是要提高企业竞争力,做好数据治理工作必不成少。数据清洗工作是高质量尺度化数据治理的需要阶段,具有复杂性、专业性、手艺性;而以算法和AI模子为焦点的手艺方式进行清洗,能让数据清洗结果事半功倍。
数据清洗增值办事:企企通打造的一套以AI模子和算法为焦点的产物和办事,可针对各类企业的分歧主数据痛点难点,供给多种解决方案,可以或许快速完成物料主数据清洗、辨认、匹配、梳理,知足一物一码、分类梳理、一品多商、多维度比价、精准寻源选品、成立尺度物料库、供给商和客户主数据清洗等营业场景需求。
一物一码清洗去重:企业物料编码进行去重清洗,匹配出重码,乱码的物料或商品,从内部梳理清洁,到达数据的有用、正确、独一,削减数据冗余。
数据分类辨认尺度化:企企通在对接了各类电商/品牌商/线下供给商万万级的商品,并在这个根本上,完美并总结了一套自有的分类尺度库。当企业物料分类紊乱,企业供给物料分类或物料数据,与方针分类库进行匹配,AI智能保举,返回分数匹配最高的成果,完成匹配。
一品多商比价:企业供给内部物料和需要对照的供给商的物料数据,或供给企业内部物料,去指定平台清洗匹配同品,实现统一个商品绑定多个分歧商家的统一个物料/商品,到达比价结果,为供给商价钱构和治理或采购治理供给价钱数据参考。
商品属性补全:面临企业商品数据紊乱、属性缺掉、信息不完全等问题,可经由过程智能数据清洗进行属性补全,打造尺度商品属性库,实现商品完全、定位精准。
数据清洗前后对照
经由过程智能数据清洗和主数据治理,可以或许晋升企业内部物料数据质量和数据处置效力,实现企业间数据互联互通,助力企业采购供给链的进级转型,鞭策企业高质量成长,释放数据的真正价值,首要效益包罗:
1、提高数据质量:经由过程清洗进程,去除毛病和纷歧致的数据,确保数据的正确性和一致性
2、削减毛病和风险:清洗后的数据削减了营业流程中的毛病,下降了合规风险
3、晋升决议计划效力:正确的数据撑持更快的决议计划制订,提高企业的响应速度和市场顺应性
4、节俭本钱:主动化的数据清洗削减了人工干涉干与,下降了持久的运营本钱
企企通数据清洗产物和办事为企业供给周全、高效、平安的数据清洗解决方案,帮忙企业商品去重清洗、商品匹配等,打造高质量数据尺度库以优化数据阐发和决议计划进程。
3、案例分享:沉醉式体验分歧类型的企业若何治理好物料主数据?
1、电力行业电商平台分类属性与一品多商
该企业一向聚焦供给链电商化平台营业,以B2B和B2C两年夜营业为支持,成长能源数字科技,构建电商化买卖、商城自营、物流营业等多元化营业版块。
痛点:本身的数据库既有出产型物料也有非生物质,数目重大且种类复杂、尺度纷歧;且垂直分类多,专业度高,每一个数据库的物料尺度纷歧致、描写不尽不异,人工查找难;外部平台物料的描写也八门五花,同类或同款商品匹配难。
解决方案:利用企企通AI数据清洗产物和办事,经由过程细分场景,构成分类算法和行业算法沉淀,高效、专业、精准给企业完成主数据归整、外网比价和市调助手办事,并经由过程线上接口授输清洗成果至企业年夜数据平台,该企业参照外部平台同品的价钱,制订系统内招采价,并对商品进行有用性评估。
2、物业行业一物一码去重和物料匹配辨认
该企业以房地产开辟、建筑工程承建、基建实业投资、资产运营等为首要营业,营业广泛港澳和国际、国内经济活跃城市,定位在成为出色的国际化资产运营办事商。
问题:该企业团体和各事业部采购物质治理紊乱,物料数据量年夜,触及组织部分事业部多,触及规模区域广;存在一物多码,有物无码环境;商品映照存在极年夜坚苦,加年夜人工操作量;物料分类数据毛病紊乱,治理难度年夜。
解决方案:经由过程企企通数据清洗清洗产物和办事完成一物一码去重,对匹配同品做属性补全,新分类的梳理,和分类与物料的匹配辨认,并经由过程SRM系统做数据编码革新,使得主数据编码治理有法则可循,有尺度可照。在全部数据清洗进程中,确保数据正确性,撑持合规性阐发和风险评估。
3、营养保健行业的数据清洗与属性分类项目
该企业专注母婴营养与健康,秉持让人们更健康更欢愉的任务,主营营业以婴幼儿营养与护理,成人天然健康营养与护理和宠物营养与护理。
需求:企业内部有自营物料,需与线上对接的平台供给商物料进行清洗,匹配出不异或同类商品,同时对价钱和分类做标签设置,知足前提的商品才在自有平台上架。
解决方案:经由过程数据清洗匹配,削减客户内部人工手动操作的繁琐,使商品治理需求快速获得知足,晋升营业效力和输出;经由过程自营商品和供给商物料的匹配清洗,内部的物料与外部平台进行比价映照法则,实现平台比价。对价钱规模内的竞品商品剔除,快速比价,晋升自营商品的竞争力,连结商品库有用、同一、独一。
结语
今朝企企通对接了京东、天猫、工业超市、苏宁易购、鑫方盛等15+主流电商平台,平台上会聚了商品SKU数目达万万级,此中60+一级年夜类,属性值100万+条,词库有600w专业名词,可知足海量商品数据的词库搜刮匹配。企企通对本身的商品池进行了清洗,构成700万+全球码,统一个全球码下面可绑定多个分歧商家的同品商品,这是企企通对本身商品治理能力的表现。
在数据驱动的贸易情况中,企企通数据清洗东西为企业供给了一种有用的物料主数据治理解决方案,经由过程其高效、矫捷且平安的特征,知足了企业在数据清洗进程中的各类需求。不管是多源数据整合、数据质量问题处置,仍是晋升数据处置效力和保障数据平安,企企通都能供给最好的解决方案,助力企业实现数据驱动的决议计划和增加。
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引言:数据清洗在处置年夜量的、纷歧致的、毛病的或不完全的数据时饰演着相当主要的脚色。跟着数据量的不竭膨胀,有用的数据清洗东西和方式变得尤其主要。
数据清洗作为数据治理和治理的主要构成部门,最近几年来遭到了国度层面的高度正视,并出台了一系列相干政策以规范数据处置行动,激活数据要素市场。
《“数据要素×”三年步履打算(2024—2026年)》中提到,要充实阐扬数据要素的放年夜、叠加、倍增感化,构建以数据为要害要素的数字经济,鞭策高质量成长。
物料主数据是企业资本计划系统中的根本,涵盖了产物的具体信息,如规格、本钱、供给商和库存等。作为企业运营的焦点环节,这些数据的正确性和时效性关系到采购、库存治理、出产打算等多个环节的效力和本钱节制,直接影响到企业的决议计划质量和营业流程的顺畅度。
1、物料主数据治理难在哪?
数据质量良莠不齐:一物多码、多码一物、有物无码、编码紊乱、数据不全等;
没法快速正确清洗:数据量重大,手动清洗耗时吃力,难以又快又省力到达清洗方针;
数据治理不同一:各类数据来历纷歧、尺度纷歧、数据零星、分类混合、冗余或缺掉;
数据表里不联通:内乐鱼体育app部物料呈现问题,致使流程断节,信息难以同享,表里没法联通。
今朝,良多企业面对着这些数据问题,物料主数据的质量问题假如不和时解决,轻易致使营业沟通不顺,营业效力低下;企业间数据没法有用联通,数字化转型成了空口说,严重时影响企业治理与决议计划,给企业数据畅通、企业经营等各个方面带来更多不良影响。
2、基在AI算法的数据清洗东西,让物料主数据治理事半功倍
跟着AI手艺的快速成长,智能算法在数据清洗范畴的利用愈来愈普遍,愈来愈多的数据清洗工作已最先交由智能算法完成,经由过程主动化的体例处置年夜量数据,辨认和改正毛病,弥补缺掉值,检测异常值,和履行其他数据预处置使命,并提高效力并削减报酬毛病。
物料主数据治理布满了挑战,可是要提高企业竞争力,做好数据治理工作必不成少。数据清洗工作是高质量尺度化数据治理的需要阶段,具有复杂性、专业性、手艺性;而以算法和AI模子为焦点的手艺方式进行清洗,能让数据清洗结果事半功倍。
数据清洗增值办事:企企通打造的一套以AI模子和算法为焦点的产物和办事,可针对各类企业的分歧主数据痛点难点,供给多种解决方案,可以或许快速完成物料主数据清洗、辨认、匹配、梳理,知足一物一码、分类梳理、一品多商、多维度比价、精准寻源选品、成立尺度物料库、供给商和客户主数据清洗等营业场景需求。
一物一码清洗去重:企业物料编码进行去重清洗,匹配出重码,乱码的物料或商品,从内部梳理清洁,到达数据的有用、正确、独一,削减数据冗余。
数据分类辨认尺度化:企企通在对接了各类电商/品牌商/线下供给商万万级的商品,并在这个根本上,完美并总结了一套自有的分类尺度库。当企业物料分类紊乱,企业供给物料分类或物料数据,与方针分类库进行匹配,AI智能保举,返回分数匹配最高的成果,完成匹配。
一品多商比价:企业供给内部物料和需要对照的供给商的物料数据,或供给企业内部物料,去指定平台清洗匹配同品,实现统一个商品绑定多个分歧商家的统一个物料/商品,到达比价结果,为供给商价钱构和治理或采购治理供给价钱数据参考。
商品属性补全:面临企业商品数据紊乱、属性缺掉、信息不完全等问题,可经由过程智能数据清洗进行属性补全,打造尺度商品属性库,实现商品完全、定位精准。
数据清洗前后对照
经由过程智能数据清洗和主数据治理,可以或许晋升企业内部物料数据质量和数据处置效力,实现企业间数据互联互通,助力企业采购供给链的进级转型,鞭策企业高质量成长,释放数据的真正价值,首要效益包罗:
1、提高数据质量:经由过程清洗进程,去除毛病和纷歧致的数据,确保数据的正确性和一致性
2、削减毛病和风险:清洗后的数据削减了营业流程中的毛病,下降了合规风险
3、晋升决议计划效力:正确的数据撑持更快的决议计划制订,提高企业的响应速度和市场顺应性
4、节俭本钱:主动化的数据清洗削减了人工干涉干与,下降了持久的运营本钱
企企通数据清洗产物和办事为企业供给周全、高效、平安的数据清洗解决方案,帮忙企业商品去重清洗、商品匹配等,打造高质量数据尺度库以优化数据阐发和决议计划进程。
3、案例分享:沉醉式体验分歧类型的企业若何治理好物料主数据?
1、电力行业电商平台分类属性与一品多商
该企业一向聚焦供给链电商化平台营业,以B2B和B2C两年夜营业为支持,成长能源数字科技,构建电商化买卖、商城自营、物流营业等多元化营业版块。
痛点:本身的数据库既有出产型物料也有非生物质,数目重大且种类复杂、尺度纷歧;且垂直分类多,专业度高,每一个数据库的物料尺度纷歧致、描写不尽不异,人工查找难;外部平台物料的描写也八门五花,同类或同款商品匹配难。
解决方案:利用企企通AI数据清洗产物和办事,经由过程细分场景,构成分类算法和行业算法沉淀,高效、专业、精准给企业完成主数据归整、外网比价和市调助手办事,并经由过程线上接口授输清洗成果至企业年夜数据平台,该企业参照外部平台同品的价钱,制订系统内招采价,并对商品进行有用性评估。
2、物业行业一物一码去重和物料匹配辨认
该企业以房地产开辟、建筑工程承建、基建实业投资、资产运营等为首要营业,营业广泛港澳和国际、国内经济活跃城市,定位在成为出色的国际化资产运营办事商。
问题:该企业团体和各事业部采购物质治理紊乱,物料数据量年夜,触及组织部分事业部多,触及规模区域广;存在一物多码,有物无码环境;商品映照存在极年夜坚苦,加年夜人工操作量;物料分类数据毛病紊乱,治理难度年夜。
解决方案:经由过程企企通数据清洗清洗产物和办事完成一物一码去重,对匹配同品做属性补全,新分类的梳理,和分类与物料的匹配辨认,并经由过程SRM系统做数据编码革新,使得主数据编码治理有法则可循,有尺度可照。在全部数据清洗进程中,确保数据正确性,撑持合规性阐发和风险评估。
3、营养保健行业的数据清洗与属性分类项目
该企业专注母婴营养与健康,秉持让人们更健康更欢愉的任务,主营营业以婴幼儿营养与护理,成人天然健康营养与护理和宠物营养与护理。
需求:企业内部有自营物料,需与线上对接的平台供给商物料进行清洗,匹配出不异或同类商品,同时对价钱和分类做标签设置,知足前提的商品才在自有平台上架。
解决方案:经由过程数据清洗匹配,削减客户内部人工手动操作的繁琐,使商品治理需求快速获得知足,晋升营业效力和输出;经由过程自营商品和供给商物料的匹配清洗,内部的物料与外部平台进行比价映照法则,实现平台比价。对价钱规模内的竞品商品剔除,快速比价,晋升自营商品的竞争力,连结商品库有用、同一、独一。
结语
今朝企企通对接了京东、天猫、工业超市、苏宁易购、鑫方盛等15+主流电商平台,平台上会聚了商品SKU数目达万万级,此中60+一级年夜类,属性值100万+条,词库有600w专业名词,可知足海量商品数据的词库搜刮匹配。企企通对本身的商品池进行了清洗,构成700万+全球码,统一个全球码下面可绑定多个分歧商家的同品商品,这是企企通对本身商品治理能力的表现。
在数据驱动的贸易情况中,企企通数据清洗东西为企业供给了一种有用的物料主数据治理解决方案,经由过程其高效、矫捷且平安的特征,知足了企业在数据清洗进程中的各类需求。不管是多源数据整合、数据质量问题处置,仍是晋升数据处置效力和保障数据平安,企企通都能供给最好的解决方案,助力企业实现数据驱动的决议计划和增加。
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