新点软件政务大数据解决方案

高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，

查看更多 →

助用户高效率、低门槛的展开应用运营，支撑业务的成功。 用户可以通过应用数据接入、数据模型构建、指标配置管理，以及自定义运营看板，分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 运营中心使用场景： 业务决策者（如领导、业务负责人等）可以基于全场景运营看板随时随地了解业务情况。 业务分析者

查看更多 →

用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型

查看更多 →

数据使能信息架构与业务架构设计 图1 架构 在完成数据调研与业务调研之后，即可着手进行客户的信息架构与业务架构设计。信息架构和业务架构都是企业架构的重要组成部分。信息架构确保了信息的有效组织和流通，而业务架构确保了企业的流程和结构与其战略目标保持一致。这两者共同为企业提供了高效运

查看更多 →

更新 与业务团队合作： 与业务团队保持紧密合作，确保指标设计与业务需求保持一致，并及时进行反馈和调整 持续改进： 定期审查和更新指标设计，以确保其仍然适用于不断变化的业务环境 技术指标设计 业务指标用于指导技术指标，用于定义指标的设置目的、计算公式等，并不进行实际运算，可与技术指

查看更多 →

查询指定数据模型的实例统计信息 功能介绍 根据指定函数，统计指定数据模型的实例信息。 接口约束 不涉及。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/statics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

查看更多 →

图7 单击已创建的事故处理流程 参考示例流程配置“TroubleHandleScene”中的“事故处理流程”进行配置。 描述流程中所用到的图元与BPM、服务编排中的图元类似，可参考Logic文件夹下“TroubleHandleScene”中的“事故处理流程”进行配置，这里不再详细描述

查看更多 →

多类型连接器加持，提升对海量元数据的采集力，与数据源创建广泛和深度的连接 内置丰富元数据连接器，快速采集元数据资产 支持多源异构数据资产采集，准实时感知技术元数据变动，提升业务实时性 支持连接器开放框架，使能伙伴快速开发第三方连接器 数字化报告分钟级构建，数字化成果实时可视，精准辅助决策 元模型驱动40+

查看更多 →

一站式营销策略管理：重塑营销工作流，达成客群经营的降本增效。基于体系化数据，制定准确营销决策，实时回收数据反馈总结规律经验，沉淀营销策略库，加速策略体系化迭代。 全触点数据资产沉淀：实现精细、融合的客户全触点数据资产管理。基于完善的 ID-Mapping 体系与跨端、跨业务线行为数据采集，打通客户全触点数据资产。 方案架构

查看更多 →

化的流程管理要求，流程引擎支持在定义流程元模板时，定义流程数据模型，将流程数据模型作为衔接流程页面与后台数据的桥梁，有效地提升流程管理的灵活性与扩展性，能够应对更复杂的业务场景。 前提条件 已构建数据模型。 添加数据模型 进入流程元模板的编辑模式后，选择“数据编辑”页签，切换至“数据编辑”页面。

查看更多 →

Studio包含如下功能组件： 管理中心 提供 DataArts Studio 数据连接管理的能力，将DataArts Studio与数据底座进行对接，用于数据开发与 数据治理 等活动。 数据集成 数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。

查看更多 →

运营中心提供指标自定义灵活配置能力，可以配置普通指标、复合型指标和静态指标，基于数据模型，通过计算方式、计算时间单位、统计维度、筛选条件等组合配置指标。 数据管理 运营中心提供多种数据接入能力，通过与数据源连接，可以建立数据源中数据表或数据文件的迁移任务，将源端数据迁移到运营中心，为后续业务做数据准备。 看板管理

查看更多 →

参考对象关系：实体选择参考属性参考另一实体后即与该实体存在参考关系。 组合关系：在参考对象关系设置时选择组合关系选框即存在组合关系（与参考对象关系不同时存在）。 多对多关系：关系实体建立时所关联的两个实体间存在多对多关系。 说明： 图谱暂不支持单边不确定的关系。 虚拟参考关系：M-V模型数据实体的版本对象与主对象/分支对象存在的关联关系。

查看更多 →

工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME），是基于数字化变革和数据管理优秀实践开发的创新型工业软件开发与运营平台，打造“基于模型+数据驱动”的公共底座，为协同打造新一代全栈自主可控工业软件体系提供根技术服务，助力快速构建和运营云化SaaS化工业

查看更多 →

典型应用场景 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。 构建与管理您的专属应用，并为应用设计基础数据模型，支持一键发布应用。 数据建模引擎 是用于应

查看更多 →

设计态与运行态有什么区别？ 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）的应用分为设计态和运行态，其主要区别如表1所示。 表1 设计态与运行态的区别 类型 区别 设计态 主要用于业务应用的数据模型开发和设计。例如对组成的各类

查看更多 →

反向建模时，对应物理表的索引、主键、外键等字段约束将被舍弃。如果物理表的“字段”与“从父模型继承的属性”或“系统基本属性”重名，该字段也将被舍弃。 读取数据成功后，物理表中的“物理信息”不支持修改。 待反向建模的数据库需允许公网访问。 同一个应用下，反向建模最多只能新增10个数据源。同时，

查看更多 →

工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题： 工业数据处理基础工具链专题设计

查看更多 →

实时性要求越来越高，旧有的企业数据管理和分析体系无法支持业务系统的柔性响应、精准服务、快速迭代等需要，迫切需要建设数据中台，以更好的实现数据汇聚链接，驱动企业决策。 大数据发展至今，技术组件纷繁复杂，而企业缺乏统一的开发和管理工具，导致数据中台的建设存在成本高、周期长、建设运维复杂等痛点。 随着信息

查看更多 →

行业模板是服务结合自身实践经验构造的已有的数据模型的集合，为客户提供涉及研、产、供等多环节的产品与解决方案，缩短产品研发时间，提升企业运营效率。 每个行业模板内部包含了针对该行业不同领域的数据模型，用户单击“加载”可以引用选中的数据模型，单击“卸载”取消引用。 行业模板市场向用户

查看更多 →

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。 全球化集团多工厂管理 一套平台支持集团统一全球化多工厂管理。 系统支持云技术架构与云边协同。

查看更多 →