致远高校一体化协同运营平台解决方案

数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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突发性曝光、点击、浏览事件产生。 数据实时处理 广告主依赖广告监测平台实时处理结果来调整推放广告策略，广告监测平台处理事件数据的实时性直接影响推广策略调整的效率。 KVS解决方案 图1 广告归因解决方案示意图 KVS在广告归因业务监测平台提供数据存储能力，解决客户关键诉求： 超高容量

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方面的能力。 神策产品从数据采集->分析洞察->用户理解和细分->精细化运营和触达->数据（迭代）采集，提供完整的营销数据闭环，从而更高效通过数据进行决策。 方案优势： 具备实时、自助式、开放性三大核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签

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化，并将和云平台进行集成，简化软件部署、发布和运维。 编程语言：Go、Scala、R、Node.js、Python等新型编程语言不断涌现，新型编程语言需要新型研发工具提供更加友好的支撑（编码调试、代码静态分析、多语言并行构建、部署）。 软件架构：基于容器的微服务化架构、Cloud

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。支持客户打通自己的业务能力API，将大模型的能力结合进入自己的业务链路。 提供支撑AI原生应用运行的整套模型工具链，包括数据管理、模型接入、模型调优、知识工程等能力，帮助客户选好、管好、用好大模型，从而提升大模型应用效果。 统一主数据平台和概念模型， 管理应用生命周期中组织、产

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产、仓储、配送等核心环节；产销协同精细化，利用实时数据准确把握供产销节奏。 研发数字化：最新热卖商品分析，洞察消费趋势；市场竞争情况分析，定位产品竞争力；数据驱动产品研发决策，提高新品的上市成功率。 方案价值 思维渗透：大屏、PC、移动应用等工具渗各个平台营造数据分析氛围； 生态

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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力支撑三医联动、分级诊疗/医联体、县域医共体、医防联动等协同服务业务。 大数据行业治理与决策：在全员人口信息、电子健康档案、电子病历三大数据库的基础上，整合基础资源信息数据库，构建健康医疗大数据中心。平台引入人工智能技术，支持1400多项行业指标的汇总分析，实现业务管理过程的动态

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应用，帮助设计工程师快速地查找已有设计图档并进行重用，从而提高工作效率。同时，引擎帮助企业提升零件标准化率，节约成本。 3D模型搜索引擎可支持3D模型管理、3D模型搜索、3D模型批量操作以及引擎平台部署服务，底层依赖华为云盘古大模型、向量检索引擎、容器引擎以及各种数据服务。3D模

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数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio 数据架构支持的建模方法有以下两种： 逻辑模型：通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据

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数据架构支持逆向数据库吗？ 问题描述 数据架构是否支持逆向数据库。 解决方案 数据架构支持逆向数据库，目前支持基于数据仓库服务（DWS）、数据湖探索（ DLI ）、 MapReduce服务 （ MRS Hive）的数据库逆向。 父主题： 数据架构

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本案例中规划的网络数据、业务数据等均为示例，仅供参考，请根据实际项目要求调整参数值。 表1 网络信息规划 设计项 设计要点 设计内容 管理员设计 租户帐号 租户帐号名称：test@huawei.com 租户帐号密码：Admin@1234 架构规划 网络拓扑 见图1 设备选型 核心交换机：S5731-H

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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置，满足企业的灵活拓展和创新。 方案价值 基于一体化的平台，可实现机械装备企业业务过程的全价值链打通； 平台化的数据能力，帮助制造业构建指标体系平台，持续提升企业运营绩效； 让企业分散的数据得到集中的管理，打破数据孤岛，数据更高效的满足企业的决策需求。 可实现研发协同、供应链协同

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在数据生成服务->核心网->NFV日志数据的任务列表，支付数据集费用成功后点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需2-5分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，点击任务右侧的图标，可以在数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集查看通过数据生成服务生成的数据集。

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础版。帮助客户设计云上部署架构和Landing Zone规划。 基础设施规划与设计-标准版 针对企业整体平台现状调研评估，基于卓越架构、CMF方法论梳理客户当前架构问题，并给出如下设计方案： 云上部署架构设计：从基础设施的计算、存储的规格、网络的分级组网等以及数据库的服务选型、组

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架构设计时有些图元搜索不到。 解决方案工作台方案管理和设计中心支持多底座差异化识别，将根据集成架构所适配的底座过滤对应的服务。如您需要其他类型的底座，请在新建方案和集成架构时选择您需要的底座。 如下图所示，HC&H CS 底座下的应用中间件分组仅会加载在这两个底座上都支持的图元，因此

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应用构建、数据可信流通等数据场景，提供先进、高效、可靠、经济的数据基础实施平台。 图2 业务架构 方案采用云服务的方式部署交付，整体部署架构如下： 图3 部署架构 架构描述： 本架构基于某零售行业客户数据使能项目实践输出，作为最佳实践案例，不代表数据使能的完整集成架构。客户作为国

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实体联接，并支撑如下核心功能： 数据普查目录：使用“用户、行政单元、行政领域、应用、数据平台实例、数据容器、数据集、数据集字段”实体。 数据资产目录：使用“用户、主题域分组、主题域、业务对象、逻辑数据实体、属性、数据标准、数据平台实例、数据容器、数据集、数据集字段”实体。 分析师

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丰富的工业软件生态，实现价值共享。 建营并重 平台将采用“建设，运营”一体化设计，实现“建设、运营、应用”协同推动，建设方优先作为相应板块的运营主体。在项目建设设计方案阶段，即考虑未来的运营需求。在充分满足项目公共技术需求的基础上，大程度的兼顾“商业运营”需求，实现“自带客户、自带团队”参与建设和运营。

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单管理相关业务流程与制度，实现订单系统的数据与周边财经、物流和生产的信息互通。 方案架构 图1 业务架构 图2 部署架构图 通过使用云数据库 RDS for MySQL存储核心业务数据 通过使用分布式缓存服务Redis®*版对核心业务数据进行缓存，提升系统性能与运行效率 通过云容

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