查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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数据治理 服务。 在数字政府行业，帮助政府建设数据专区，通过数据开发利用，实现数据分析决策。丰富的数据应用场景，让数据在应用中发挥作用，提升政府行政执法效率；激活政府数据资产，让数据在决策中呈现价值，帮助政府了解营商数据，更好的招商引资。 在数字航空行业，帮助企业构建数据治理标准体

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组合应用模板 对于教育、电商、医疗、零售等行业，ROMA Connect提供了定制化的集成模板，以帮助不同领域的企业在特定的场景中快速实现应用间的集成。 以下是一些行业特定的ROMA Connect集成模板介绍。 教育行业 帮助学校、教育机构和在线学习平台实现学员数据管理、教学资

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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例会等，确保多方面的信息汇聚达成一致。 数据现状调研 调研目的 除了对客户进行业务调研外，数据管理实施专业服务在前期还需要进行数据调研，目的在于了解客户当前数据的质量、一致性、可信度和可用性。以某零售行业客户为例，具体的调研目标可能包括以下几个方面： 了解客户整体数据资产及其关系

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方案概述 应用场景 场景1：零售消费场景 机遇和挑战 零售行业客户门店数量多，但前期管理较为粗放，在门店数量急剧增加的情况下，海量数据也沉淀较多，企业往往面临着以下挑战： 如何挖掘海量数据价值，促进管理精细化：企业内部拥有多个信息化系统，随着企业高速发展，沉淀了海量数据。品牌希望

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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数据分析仪 数据分析仪提供简单快捷的数据提取与操作方式，对数据进行智能化加工，同时预置多种常用的图表类型，用户可根据数据的类型和实际需求自主选择，便于直观的获取相关数据。数据分析仪不仅支持数值的表格和图表分析，还支持对图数据库的资产进行可视化图谱分析。 使用场景 自助数据分析，查看并导出分析结果。

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实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过 CDM 将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数

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网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析 父主题： 搭建应用

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App、小程序或网页的访问卡顿排障，可识别热点区域或性能卡点。 面向上述行业，总结了这类行业客户的目标画像和需求痛点，主要分为四个方面： 泛互联网：业务极度依赖线上应用，并对系统稳定性要求高（如健康码、电商） 游戏/零售等2C企业：在线应用频繁迭代，需兼顾稳定性和了解用户使用反馈（如游戏、社交App）

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责统计数据的人员，您希望他们拥有IoT数据分析服务的查看权限，但是不希望他们拥有增删或者改动IoT数据分析服务资源等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用IoT数据分析服务的查看操作，控制他们对IoT数据分析服务资源的使用范围。 如果华为云账号已

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助于教师及时调整教学策略。 利用深度学习算法对数据进行处理和分析，生成行为报告，揭示教学中的优点和不足。 场景二：零售行业，基于云视频管理+智慧巡检+AI分析的零售连锁解决方案实践 业务痛点： 加盟模式快速扩张，传统人工巡检耗时低效，难以全面覆盖门店。门店运营缺乏标准化管理工具，

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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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方案概述 应用场景 该解决方案实践推荐泛零售行业的客户，加速客户商品流通效率，提高商品销售率和库存周转率 客户痛点： 目前泛零售行业数字化主要架构存在如下问题 系统割裂，日益多变的前端业务和IT的支持的巨大矛盾：业务模式和玩法多变，新业务上系统。协同多供应商，运维成本巨高 业务无

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数据分析常见问题 数据源常见问题 管道作业常见问题 实时分析常见问题 时序分析常见问题 资产建模和分析常见问题

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应用场景 零售：门店极简开局，大幅提升开局效率 在零售行业，随着业务的快速发展，零售门店的建设也会快速扩张。采用传统的开局部署方式，规划、部署、网优、验收整个过程下来一般需要至少1周的时间，而且网络部署过程中需要工程师多次现场调试，这种传统的网络部署方式效率低下，人力成本居高不下，无法实现零售门店的快速扩张。

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