通、变现，从而扩大用户量、增加用户粘性。 有助于创新决策 游戏IP孵化、游戏场景创新是目前游戏厂商面临巨大挑战，尤其游戏版号限制下，减少厂商试错机会，对游戏出品要求更高。预先通过数字资产发行流转等预测用户喜爱情况，有助于创新决策。 父主题： 数字资产链

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从“赋值”图元Assignment0连向“决策”图元Decision0。 配置“决策”图元Decision0。 单击画布中的“决策”图元Decision0，在“基本信息”页面中配置图元标签为“判断资源是否足够”、“名称”为“JudgeNum”。 单击，在“决策”页面做如下设置。 如图17所示

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录；数据的可视化不够，分析缺少深度以及针对关键场景制作多版计划难度高、效果差的痛点问题。 本实践介绍如何通过杉数科技供应链智慧决策平台对供应链进行优化决策，实现： 计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合； 灵活可配置的分类与高效运筹优化算法；自动的模拟流程，对策略高效验证；

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而更好地支持业务决策和运营。 数据应用集成实施还包括针对特定业务场景的报表设计与开发。通过深入了解客户的业务需求和数据消费场景，数据应用集成团队可以设计和开发定制化的报表，以满足客户对数据分析和可视化的需求。这些报表可以帮助客户更好地理解和利用数据，支持业务决策和业务优化。 需要

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华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大；

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产品竞争力强：多年的人工智能算法研发经历，曾在MegaFace人脸数据库及Market-1501**行人数据库的准确率排名突出，自主研发的各类算法在互联网 内容审核 、商业智能、智能管控场景深受好评； 产品多样，功能丰富：提供客流统计、热点分析、商品识别等多维度数据分析服务，可支持多业态门店的数据需求； 适应性

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GA（制造） 代表物料的大量可获得性，物料从获取GA公告信到EOX决策之前的状态。 8 EOM（采购） 停止销售，不允许出现在新BOM及新销售清单中，但可以正常生产。 9 EOM（制造） 停止销售，指部件通过EOM DCP决策点之后的状态，不允许出现在新BOM及新销售清单中，但可以正常生产。

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团队），负责在整个组织内建立并维护成本意识。成本优化的负责人可以是了解整个组织和云财务的个人或团队。而整个团队的成员需要包含相关决策部门和实施部门的人员，典型的团队成员通常包括来自企业的核心决策者（CXO），财务、开发，运维/运营，数据分析团队的人员。 这个团队可以是一个虚拟团队，该团队在企业开始实施

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B(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比较 特性 OLTP OLAP 用户 操作人员，低层管理人员 决策人员，高级管理人员 功能 日常操作处理 分析决策 设计 面向应用 面向主题 数据 最新的，细节的，二维的，分离的 历史的，集成的，多维的，统一的 存取 读/写数十条记录

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RPO视数据复制模式及网络状况而定 RTO较高 (切换决策 + 手工操作+数据加载内存) SAP HANA灾备 (System Replication) 中 - 高 N + (2)N ~0 中 RPO视数据复制模式及网络状况而定 RTO较高 (切换决策 + 手工操作 + 数据加载内存) SAP

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论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。

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管理应用资源 管理服务编排 管理脚本 管理BPM 管理配置态流程 管理触发器 管理决策表 父主题： 应用管理

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务软件进行高质高效的管理。 适用场景：云服务开发，微服务架构，自运营软件场景居多，比如公有云、互联网应用软件。 研发特点：商业决策和需求决策分离，需求决策向下授权。以微服务为作战单元小步快跑，快速规划持续交付，发布频繁，交付周期2~3周左右甚至3~5天，多采用DevOps敏捷模式

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智慧调度平台 智慧调度平台可针对扬尘源（工地、停车场、商混站、砂石场等）和工业企业（基于用电数据）进行预警分析和实时调度。 智能决策中心 智能决策中心基于AI 演算分析中心和智慧调度平台提供污染源精细化排查调度、工业污染调控、交通污染调控、工地调控、抑尘车作业规划等服务。 使用准备

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治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图

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信息架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及其关系的一套整体组件规范。信息架构包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模型和数据分布四个组件。 数据Owner 数据Owner是公司数据战略的制定者、数据文化的营造者、数据资产的所有者、数据争议的裁决者、数据质量的保障者和信息架构的决策者，拥有公

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集群部署：通常在联机分析处理场景下，采用集群部署。SAP HANA作为 数据仓库 ，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。

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冷却时间和扩容冷却时间，这样保证在冷却时间内，跳过扩缩容。1.14版本之后引入延迟队列，保存一段时间内每一次检测的决策建议，然后根据当前所有有效的决策建议来进行决策，从而保证期望的副本数尽量小的发生变更，保证稳定性。 忍受度：可以看成一个缓冲区，当实例变化范围在忍受范围之内的话，保持原有的实例数不变。

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予属性键，用于实施ABAC时进行访问控制决策。 如果使用外部身份提供商身份源，您在IAM身份中心和外部身份提供商处均可以设置实施ABAC的用户属性，如果在两处设置的ABAC属性的属性键相同，则优先以IAM身份中心设置的属性进行访问控制决策。 表1 支持配置的用户属性 身份源 用户属性

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模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分

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ISV）之间的沟通，使双方有正常的沟通渠道进行方案的讨论和确定。 在鲲鹏全栈调优支持服务内容部分，存在需要客户进行决策的部分内容，客户需要组织决策小组进行相应的决策。 因部分全栈调优手段需要 服务器 重启验证和部分应用代码修改，考虑到整体全栈调优不对现有应用及环境的影响，客户需要在调

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