中软国际数据治理专业服务解决方案实践

自动提取合同结构化信息，有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 父主题：

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支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。 向应用层提供SQL、MDX（Multi dimension expression）、BI CS （Business

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创建 MRS 集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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RAID0 RAID0将数据分条存储在多个磁盘上，可实现并行读写，提供最快的读写速率。 多个磁盘并行读写获取更高性能 最差 没有冗余能力，一个磁盘损坏，整个RAID阵列数据都不可用 100% 两块 RAID1 通过构造数据镜像实现数据冗余，阵列中一半的磁盘容量投入使用，另一半磁盘容量用来做镜像，提供数据备份。

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量可同时增加节点的计算资源和数据容量。如果仅需要增加节点的数据容量，您可使用增量包对对应类型的数据容量灵活扩容。 结构化数据增量包(20GB)：此类型增量包可对节点的结构化数据容量进行扩容。单个结构化数据增量包可扩容20GB的结构化数据容量。 文件数据增量包(500GB)：此类型

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成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置，因为结构化后数据具有严格的长度和格式，方便进行搜索与分析。详细请参考设置云端结构化解析日志和设置LTS日志索引配置。

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创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景

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谱构建。 公测 配置数据源 2019年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线非结构化数据构建图谱功能 创建图谱时，支持使用非结构化数据作为数据源构建图谱。 公测 非结构化数据创建图谱 2019年08月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱服务 正式上线

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DWS支持直接读取存储在Hadoop HDFS文件系统上的结构化数据，对外提供标准SQL语言查询接口，通过向量化引擎完成Hadoop原生数据的复杂分析查询工作。 技术架构 DWS将HDFS上存储的结构化数据映射为外部表，从而重用已有的成熟数据库SQL编译器和向量化执行引擎，对外提供标准SQ

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日志转储至DWS 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。转储至数据仓库服务GaussDB(DWS) ，可以将日志中的结构化字段转储到DWS数据库表中，您可以根据业务场景选择是否使用DWS进行日志转储。

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本体 数据源配置 数据是 知识图谱 的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。 在知识图谱服务中，需要提前从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。

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HBase集群写入数据大小不能超过多少？ 问题现象 HBase集群大规模并行写入数据时，写入数据到一半卡主，无法写入数据。 原因分析 数据迁移单个请求写入数据太大，导致报错。 处理方法 建议单次写入不超过2M，单条不超过200k。 父主题： 数据读写类

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识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写 文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有

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使用可视化分析运行日志 可视化提供对已完成结构化配置后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 前提条件 日志流已完成结构化配置。 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。

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RAID0 RAID0将数据分条存储在多个磁盘上，可实现并行读写，提供最快的读写速率。 多个磁盘并行读写获取更高性能 最差 没有冗余能力，一个磁盘损坏，整个RAID阵列数据都不可用 100% 两块 RAID1 通过构造数据镜像实现数据冗余，阵列中一半的磁盘容量投入使用，另一半磁盘容量用来做镜像，提供数据备份。

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用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如CSV文件，数据库数据等。 购买连接器时，首次需购买10G结构化数据，后续可扩容。

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物理实体的数据源类型。此处选择“DWS”。 当前结构化数据（实体类型为表）支持DWS、OBS、ES、HBase、Kafka、MySql、HIVE、HDFS数据源；非结构化数据（实体类型不是表）仅支持OBS、HDFS数据源。 数据源实例 选择“创建”，将在对应数据源下创建对应实例；选择“关联”，请确保数据源实例下已存在表、索引或者字段。

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供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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udTable 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~

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产品优势 数据安全全生命周期可视 整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 高效识别 在专家知识库和NLP的双重加权下，识别能力更强，高效锁定敏感数据源。

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整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 全栈敏感数据防护 根据敏感数据发现策略来精确识别数据库中的敏感数据，基于多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，实现全栈敏感数据防护。 DSC仅对数据进行敏感数据检测，不会对您的数据文件进行保存。

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