质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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工厂建模 基本信息 编辑组织架构、为不同组织分配不同人员、定义人员的权限 新增组织架构 单击菜单列表中工厂建模下的工厂建模，右侧出现工厂信息（包括组织架构信息、组织人员信息） 图1 工厂建模 新增工厂/公司 图2 新增工厂/公司 新增部门/车间 图3 新增部门/车间1 图4 新增部门/车间2

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在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签，单击待编辑的车间记录“操作”列的“编辑”，根据实际情况修改车间名称、车间描述、车间类别等参数信息。 删除车间 在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签，单击待删除的车间记录“操作”列的“删除”，删除车间。 查询车间 在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签：

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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过程中，能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式，快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型，导入到 DataFacts平台中，帮助用户在数据同步、ETL 任务迁移等场景中，复用已有的逻辑模型，节省重复建设成本。

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可少的一个阶段。 以人口逻辑模型为例： 单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理

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查看汇总表，状态为发布状态。 数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。 集市层与指标汇总层类似，也是采用维度建模方式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。

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仓库建模 以工厂为维度按仓库-库区-货位的层级维护工厂下的仓库结构及相应的属性。 系统支持仓库、库区和货位的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工厂建模。 已维护仓库类型设置。 注意事项 用户进入“仓库建模”配置数据时必须选择工厂。 “

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建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 动态属性扩展配置 全局扩展属性配置 父主题： 制造数据模型管理

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数据建模 数据建模概述 多表级联建模 新建维度 新建层次结构

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设备建模 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航中选择“设备建模”，单击页面右上角“创建产品”。 填写参数信息，如图所示，单击“立即创建”。 进入产品详情页，单击“自定义模型”，添加“light”服务ID，并“确认”。 展开服务列表，添加“switch”属性。

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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题： 反向建模

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关系建模 逻辑模型设计 物理模型设计 父主题： 模型设计

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智能建模 查看已有模板 新建/编辑模型 查看已有模型 管理模型 父主题： 威胁运营

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准备阶段 在业务接入DDoS高防前，建议您对业务情况进行全面梳理并完成接入前准备工作，以获取业务状况和业务接入信息，为业务接入DDoS高防提供依据。 网站业务梳理 建议您参照表1对业务情况进行全面梳理，了解当前业务状况和具体数据，为后续使用DDoS高防的防护功能提供指导依据。 表1

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。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个 数据仓库 中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库采用了一些和标准的面向事务的数据库（Oracle，MS SQL Server，MySQL等）不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为

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如何退订KooMap服务 数据传输 可以在哪里导入数据 是否支持将数据导入至线下IDC或第三方云，导入时是否有访问时延要求 数据加工 卫星影像生产服务有哪些功能 KooMap服务提供哪些公共管理功能 实景三维生产服务支持哪些建模类型和任务类型 任务相关 单租户最多可以创建多少个任务 影像相关 影像导入有哪几种方式

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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