中软国际数据治理专业服务解决方案实践

图1 信用管理整体流程图 信用管理系统特性 金蝶云信用管理帮助企业建立完善的信用管理体系，从而有效实现信用管理目标。 主要功能包括： 信用政策—信用控制参数、信用检查规则； 科学授信—信用档案、信用特批权限、临时授信、信用变更； 信用控制—信用初始化、信用重算、信用检查、信用额度更新；

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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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信用额度还款优先级说明 如果企业主账号给子账号划拨信用额度，那么企业主账号将负责统一对主、子账号的信用消费进行还款，还款的优先级如下： 优先还逾期账单：有多笔逾期时，先还子账号逾期账单（按逾期早、晚顺序），再还主账号逾期账单； 然后对设置了优先还款的子账号进行还款； 最后按子账号

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 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。

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信用账户余额是什么？ 目前信用账户没有启用，无相关政策规则，暂无需关注。 父主题： 充值与调账

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划拨信用额度 如果企业主账号给子账号划拨信用额度，那么企业主账号将负责统一对主、子账号的信用消费进行还款。还款优先级，请参见信用额度还款优先级说明。 进入“资金拨款与开票”页面。 选择主账号下需要划拨资金的子账号。 单击操作列的“拨款”。 进入“拨款”页面。 单击“信用额度”选项框。

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 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大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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划拨账户余额/信用额度/代金券 财务独立关联模式下，主账号充值后，可以将自己的账户余额划拨给子账号，也可以将信用额度划拨给子账号。 主账号还可以将华为云发放的测试类、商务类、活动类代金券划拨给子账号。 企业主账号可以使用批量方式划拨账户余额给子账号，信用额度和代金券暂不支持批量划拨方式。

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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准备工作，包括使用 DataArts Studio 前的准备、数据源准备和数据湖准备。 数据开发，包含创建 DLI SQL脚本和开发作业。 分析10大用户关注最多的产品 分析10大用户评价最差的商品 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的数据分析结果。 服务退订，如果不再使用DataArts

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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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准备盘古大模型训练数据集 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 创建一个训练数据集

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供应链各协作方信息系统独立，没有统一的标准和信息系统，协作方之间协作和作用难度大。 周期长 电子信息易被篡改，只能采用纸质单据作为结算的唯一凭据，上下游核算周期长，承运商的平均应收款账期较长。 融资难 承运商大多为中小企业，缺乏信用记录，信用积累和数据，融资难，融资成本高。 方案架构 区块链 供应链物流与现有参与方IT信息系统的结合，可实现：

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