中软国际数据治理专业服务解决方案实践

虽然，一个放之四海而皆准的方法是不存在的，但在更高的层面上，笔者仍然觉得这是可行的。也就是说，管理模型是一致的，但是其中采用的方法可能各有不同。最终目标是唯一的：打造一支可以快速适应变化的高质量团队，并输出高质量的产品！ 用户故事的主要问题 用户故事可以帮助开发团队从用户的角度来理解需求，

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以最小的投入发布对用户有价值的产品，快速试错，并通过不停的迭代最终找到产品的正确方向。 这个思路很好，但如何确认backlog中的内容是“最小的”而且“可用”的产品却是件很困难的事情。 团队一起讨论初始产品需求的时候，常常会因为团队成员的理解不同而花费大量的时间进行梳理。即使每次

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。 图12 切换大屏发布状态 管理已发布大屏 已发布大屏支持编辑、预览、查看、复制和分享协作操作。

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大屏概述 数据大屏是数据可视化的重要展示形式和载体，能够展示企业的关键业务指标，如销售额、库存情况等。数据大屏通过动态图表、实时数字和交互式界面，使得复杂的数据信息变得易于理解和分析，广泛应用于展览中心、控制中心等重要场所，有效满足企业对于高可视化数据展示场景的需求。 界面功能 DataArts

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品是如何制定它的开发计划的。 两级项目计划 计划是演进的，试图在项目一开始制定“完备”的甚至是“完美”的计划是不现实的。做计划的目的之一是减少风险，但在信息最少的项目初期阶段做出最重要的决定是不切实际并且风险巨大的。 敏捷计划的模式是渐进式的，一开始只规划一个大的方向，并制定最近

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，新的气候，甚至新的疾病。但是，他从未放弃，他始终坚信，只要他坚持下去，他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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步骤4：实现大屏A和大屏B相互跳转 单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”，确保大屏A和大屏B都为发布状态。 单击大屏A编辑页面右上侧的“预览”，进入大屏A的预览状态，单击线状图的横坐标跳转至大屏B，如图7所示。 图7 大屏A跳转至大屏B 在大屏A单选下拉中选择任意产品类型，本文以“co

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