中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    大数据时代现实例子 更多内容
  • 基本概念介绍

    属性是指物理世界事物的状态数据,属性有3种类型,包括静态配置、测量数据和分析任务。 静态配置类属性:是指一旦配置后就不变化或者变化不频繁的数据,如设备SN号等。 测量数据类属性:是指由传感器、仪器仪表等设备测量所得的数据,如温度、湿度、电流、电压等。 分析任务类属性:是指由IoT数据分析服务中用

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  • 积极拥抱数据资产入表新时代

    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

    容量数据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

    容量数据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

    容量数据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

    容量数据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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  • 快速搭建数据大屏

    在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布屏。 完成大屏制作之后,单击屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存的页面输入屏的名称。 图10 保存屏名称不能为空,只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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  • 可视化

    可视化 可视化作品提供丰富的可视化图表和全面的运营数据,实现实数据可视化视屏墙,帮助提升运营操作的敏捷性,提升业务运营的效率。 屏所展示的内容与数据会按照细粒度授权的不同用户有所区分。 运营屏管理

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  • 整体安全架构

    ),支撑数据转移控制 服务隔离:最小化攻击面,限制黑客横向移动范围,在最小范围遏制攻击者 安全集成:互相隔离的服务间通过API、消息方式安全集成 隐私遵从:云服务作为数据处理者和云服务作为数据控制者遵从隐私合规要求 数据保护:降低内部人员泄密风险 高价值服务区:资产价值(账号类

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  • 应用场景

    ,即可让想法变为现实,搭建出自己满意的应用。 图2 零代码 Astro屏应用 一站式数据可视化开发工具,通过简单拖拽、自由组合、预置丰富的样式、组件和屏模板、可分钟级构建屏页面,帮忙全民开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化应用。关于Astro屏应用的详细介绍及具体操作,请参见《Astro大屏应用

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,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。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,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。 父主题: 容量数据

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 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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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,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。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,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。 父主题: 容量数据

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  • 查询重写

    都会被第二个字段(替代子查询)替换。 当多个规则需要重写时,重写顺序非常重要; 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如:举一个现实生活中天文学上的例子。我们将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 openGauss=# CREATE

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  • 查询重写

    都会被第二个字段(替代子查询)替换。 当多个规则需要重写时,重写顺序非常重要; 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如:举一个现实生活中天文学上的例子。我们将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 openGauss=# CREATE

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  • 大屏

    如图6所示,选择开发场景为“屏”,单击右侧区域的“开发”,进入到配置的AppCube屏开发环境。 图6 进入屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境,进入到默认环境的业务屏。 如果使用配置的开发环境,进入到配置的开发地址,配置的地址不是直接进入业务屏,参见下图进入业务屏。 如图7所示,单击“导入项目包”。

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  • 准备盘古大模型训练数据集

    准备盘古模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集(可选) 发布数据集 创建一个训练数据

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  • 查询重写

    都会被第二个字段(替代子查询)替换。 当多个规则需要重写时,重写顺序非常重要; 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如:举一个现实生活中天文学上的例子。将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE tsearch

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  • 查询重写

    都会被第二个字段(替代子查询)替换。 当多个规则需要重写时,重写顺序非常重要; 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如:举一个现实生活中天文学上的例子。将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE tsearch

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