中软国际数据治理专业服务解决方案实践

ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

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ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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ETL Mapping ETL Mapping用到了数据治理中心 DataArts Studio ，它是针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台。解决方案工作台集成DataArts Studio，支持将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts

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dTable 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~E

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图标、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理

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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~E

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数据处理 数据处理简介 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务 预置算子说明 父主题： 数据管理（旧版即将下线）

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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数据处理 对于数据管理，有没有类似navicate这样的可视化工具

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json 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data

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json 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 增量预训练和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的增量预训练数据。preprocess_data

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。 使用DLI将 CS V数据转换为Parquet数据，具体请参考使用DL

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据，需要在服务端处理集成地址表单提交，并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性，此处提供传递的主要呼叫参数说明，请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板（thymeleaf）方式，请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称

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意义的数据。 ModelArts提供了四种基本的数据处理功能： 数据校验：帮助AI开发者提前识别数据中的不合法数据，如已损坏数据、不合格数据等，有效防止数据噪声造成的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。 数据选择：在

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