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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-13

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數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級算法,包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法,旨在滿足用戶不同的分類需求,提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練:用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱,并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取,提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級:訓(xùn)練完成后,系統(tǒng)自動切換至該算法模型,利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動化打標(biāo),降低人工干預(yù)和成本,提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作:用戶可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作,靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。

隨著人工智能和自動化技術(shù)的應(yīng)用,數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本,數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實(shí)現(xiàn)一些日常任務(wù)的自動化處理,如設(shè)備配置備份、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測和報(bào)警等。人工智能技術(shù)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預(yù)測潛在的網(wǎng)絡(luò)問題,提前進(jìn)行防范和優(yōu)化。例如,通過分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)行為模式,預(yù)測可能出現(xiàn)的故障,并提前采取措施。然而,盡管技術(shù)帶來了便利,數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術(shù)知識和經(jīng)驗(yàn),以便在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中做出準(zhǔn)確的判斷和決策。例如,當(dāng)自動化系統(tǒng)發(fā)出錯(cuò)誤的報(bào)警或無法處理某些特殊情況時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進(jìn)行干預(yù)和解決。


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數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性,能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫平臺。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊

表屬性查看:支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性,以及表數(shù)據(jù),允許用戶詳細(xì)了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件,幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型,進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作??缭磾?shù)據(jù)查詢:支持?jǐn)?shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,實(shí)現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算,允許用戶在一個(gè)SQL語句中同時(shí)訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計(jì)算,滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略:在訪問數(shù)據(jù)源時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略,對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果,有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露,通過實(shí)時(shí)***保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能:在進(jìn)行Web訪問時(shí),Web訪問頁面可提供水印功能,抗截圖、抗拍攝。此功能增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全保護(hù),通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性,防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作:支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù),包括新增、刪除、復(fù)制行,導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等,提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性,用戶可以在結(jié)果集中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)操作,支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式,增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的靈活性。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊

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