图1 搜索数据模型 筛选条件说明如下： 所属应用：支持按照内置应用XDM和当前应用进行筛选。 编码：可通过数据模型的编码进行筛选。 中文名称：可通过数据模型的中文名称进行筛选。 英文名称：可通过数据模型的英文名称进行筛选。 模板类型：支持按照实体模型、抽象模型和扩展模型进行筛选。

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图1 搜索数据模型 筛选条件说明如下： 所属应用：支持按照内置应用XDM和当前应用进行筛选。 编码：可通过数据模型的编码进行筛选。 中文名称：可通过数据模型的中文名称进行筛选。 英文名称：可通过数据模型的英文名称进行筛选。 模板类型：支持按照实体模型、抽象模型和扩展模型进行筛选。

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通过项目实践沉淀基础库/主题库数据模型资产、数据API等集成资产；提升交付效率，降低交付成本； 一站式 数据治理 与管控平台 提供贯穿政务数据全流程一站式治理、开发、运营平台，全方位的数据探索稽查和分析，实现委办局多源数据清洗、标准化和主题联接，生成标准、清洁的数据； 数据实时共享和跨库分析 数据实

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工业数字模型驱动引擎。 图3 工业数字模型驱动引擎架构图 iDME产品形态包含iDME设计服务和iDME运行服务两部分。 iDME设计服务：是iDME数据模型开发平台，提供应用管理和数据模型管理能力，支持应用创建、修改、开发和发布等功能，基于数据建模能力创建和设计数据模型，定义数据模型元数据。

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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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、查看模型等功能。 建模流程 图1 反向建模流程图 预置反向建模策略 建模范围：反向建模前，您需要根据业务需求确定需要将哪些物理表反向生成为数据模型。 此过程需要确定数据库类型，物理表名称，物理表中的字段名称和类型。读取到的物理表和表字段后续将会被反向生成相应数据模型和模型属性。

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租的数据模型驱动引擎DME。 图2 数据模型驱动引擎架构 DME包含数据建模引擎、数据图模型引擎和工业数据模型模板库三部分。当前DME提供了数据建模引擎，正在公测中： 数据建模引擎：自研元数据驱动多租，提供模型驱动、功能可配置、一键可发布、服务可编排、支持多租户的应用构建能力。

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能，包括计划、生产、质量、工艺、设备和物流六大业务领域。 公测期间暂不支持工艺类、设备类和物流类业务组件。 父主题： 数字化制造基础服务产品介绍

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提供数据建模引擎单应用软件部署，包括20个工业数据模型（数据实体和关系实体）的录入和配置，管控iDME实施服务范围内的工作内容、进度和质量，并完成基于iDME的联调测试，支持iDME API正常运行 小于20个模型的xDM-F数据建模实施 工业数据建模实施服务-增量包 一个增量包增加10个数据模型（数据实体和关系实体）

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方案采用了华为云RDS for mysql作为系统库和 GaussDB DWS和DGC两种数据库作为数据分析和存储的数据库； 方案使用了 ELB负载均衡 和弹性公网IP进行流量分发； 方式使用了云备份作为数据和应用的常规备份以及异地备份； 方式使用了 Web应用防火墙 和Anti-DDos流量清洗进行安全防控；

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产品运营人员能直观查看关键数据，分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 数据模型 运营中心提供数据建模能力，运营人员可以新建实时数据模型和离线数据模型，也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力，一个数据模型可以映射多个数据表数据。 指标管理 运营中心提供指标自

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产品优势 统一齐全的数据模型标准 齐全的、标准的数据模型，包括工厂模型、产品模型、工艺模型、资源模型、配方模型、质检模型、设备模型和仓储模型。 数据模型面向生态开放。 数据模型支持可配置化的属性灵活扩展。 成熟可复用的业务组件 成熟的业务模板组件，包括计划、生产、质量等业务领域。

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产品优势 统一齐全的数据模型标准 齐全的、标准的数据模型，包括工厂模型、产品模型、工艺模型、资源模型、配方模型、质检模型、设备模型和仓储模型。 数据模型面向生态开放。 数据模型支持可配置化的属性灵活扩展。 成熟可复用的业务组件 成熟的业务模板组件，包括计划、生产、质量等业务领域。

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实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云 数据仓库 产品咨询服务 理解客户业务需求，结合客户需求场景分析结果，提供华为云数据仓库产品及解决方案咨询服务。 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 提供华为云数据仓库软件组网规划、安装、配置与调测服务。 数据仓库迁移方案设计与实施支持

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是一种对某种场景下内关联模型实例数据的一种“小场景”搜索。当用户的某些业务场景数据量巨大，且对搜索的性能和匹配灵活性要求较高时，需要用户自定义搜索服务的配置和搜索的数据范围。搜索服务定义可以更好的明确用户搜索的场景和意图，也为特定场景下大批量的数据搜索和过滤提高搜索效率，避免在大批量数据中召回干扰信息。

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批量建模 操作场景 本文指导您在应用设计态反向批量创建模型。 前提条件 已登录应用设计态。 已创建数据源和读取数据库数据。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要建模的数据源，单击。 您也可以单击数据源的名称，在“查看数据源”窗口单击“建模”。

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数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责和制度规范、构建工具、制标和落标等。通过统一的数据标准制定和发布，结合

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资源和成本规划 以某行业客户为例，客户的需求为构建全公司统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量，以及考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准： 资源与成本清单

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DM-F模型和实例数据。 已作废：表示对应的xDM-F同步任务已被作废，此时已同步过来的模型和实例数据会被保留但后续不再更新。 已中断：表示因xDM-F租户或应用被重置/删除，LinkX-F系统中对应的同步任务自动中断，且任务状态更新为“已中断”，此时已同步过来的模型和实例数据会被保留但后续不再更新。

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在建立模型目录名称、创建逻辑模型和转化物理模型的过程中，需要与业务团队和数据开发团队紧密合作，确保模型的准确性和一致性。同时，建议遵循一些最佳实践和建议，如命名规范、数据类型选择、索引优化等，以提高模型的性能和可维护性。 通过良好的物理模型开发，可以确保数据在存储和处理过程中的准确性和一致性，为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。

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”）。 基线对象锁定后，不能对该基线对象进行添加和删除基线成员、更新和删除基线对象的操作。 基线对象锁定后，不能对该基线对象下的基线成员进行撤销检出和删除的操作。 基线对象锁定后，支持对该基线对象下的基线成员进行修改、修订、检入和检出的操作。如果基线成员为其他基线对象且也被锁定，则不允许修改。

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