中软国际数据治理专业服务解决方案实践

供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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DSC支持识别的非结构化文件类型？ 数据安全中心（DSC）支持识别的非结构化文件类型如表1、表2和表3。 表1 文本文档代码类 序号 文件类型 序号 文件类型 1 Access数据库文件 74 Pdf文档 2 Arff文件 75 Perl源代码 3 Asp文件 76 Pgp文件 4

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“图谱质检”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图19 图谱质检 在“图谱质检”对话框，打开“图谱质检”开关，单击“保存”。 图谱质检为非必选流程，关闭和开启状态均不影响图谱构建。开启质检任务后，后台会对当前版本的 知识图谱 的知识质量和流水线构建进行评估，并生成质检报告，详见查看质检报告。

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力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先

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述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和

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数据集成概述、工具介绍及入湖范围 概述 数据集成是指将政府部门IT系统中的业务源数据按需通过全量或者增量的方式接入数管平台中，并确保数据的一致性、有效性及适用性。源数据种类可包括结构化数据、非结构化数据。在本次数据治理实施项目中，使用到的数据集成工具为 CDM 云数据迁移工具。 该过

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引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 新建敏感数据识别任务 数据脱敏 DSC的数据脱敏支持静态脱敏和动态脱敏。您可以对指定数据配置脱敏规则实现敏感数据静态脱敏，同时，您也可以使用数据动态脱敏的AP

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在界面上方的坐标图中，默认以折线图的形式展示该租户下按天统计的数据资产的变化趋势。数据资产包括数据模型、业务数据和数据准备模板。 在界面下方的表中，展示某一天的数据详细信息。 业务数据部分，对于非结构化数据展示到文件粒度，结构化数据展示到表粒度；数据模型和数据准备模板均只展示名称信息。 在界面上方的坐

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以某零售客户为例，客户希望分期完成其企业级数据中台的建设。客户源系统既有结构化数据、又有非结构化数据，同时客户需求部分结构化数据实时进入数据中台，准实时消费。在数据中台的基础上，客户诉求数据使能解决方案帮助其构建企业级的数据地图平台，完成全企业的元数据采集、展示、和审批流构建，同时通过B

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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资源成本：空间实例、连接器、结构化数据增量包和非结构化数据增量包的成本，这取决于交换数据空间的计费项，详细介绍请参见计费项。 运维成本：使用交换数据空间EDS过程中产生的人力成本。 图1 EDS成本 成本分配 成本管理的基础是树立成本责任制，让各部门、各业务团队、各责任人参与进来

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敏感数据识别概述 敏感数据自动识别分类，从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS、DWS等）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 使用约束 对于 MRS 中的HIVE数据，在敏感数据识别

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非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在 知识图谱服务 中，需要通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图2所示。

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非可信数据库部署 下载最新版本MySQL Community Server数据库zip文件，以8.0.26版本举例： 解压下载的mysql-8.0.26-winx64.zip文件至E盘： 新建E:\mysql-8.0.26-winx64\my.ini文件，文件内容如下： [client]

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都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。 关系型数据库主要用于联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing），主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，

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向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 存算分离和切换冷热数据比，更适用于

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该类应用允许用户下载数据到本地。 下载：用户可使用该应用下载数据到本地。 LUCKY_EXCEL 该类应用允许用户预览查看Excel文件，仅供测试。 查看：用户可使用该应用预览查看Excel文件。 文档远程下载 该类应用允许用户下载SFTP、FTP、OBS等非结构化数据。 下载：用户下

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选择界面左侧“数据管理”，单击“创建”，在弹出的界面选择本地连接器（localConnector），选择“非结构化”任务类型，配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意： 选择数据文件：数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时，必须保

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E CS ，用于安装部署游戏服。 创建一台云数据库 GeminiDB实例，用于保存KV数据。 创建多台文档数据库服务 DDS，用于保存游戏装备、用户积分和游戏日志等非结构化数据。 创建多台云数据库 RDS for MySQL，用于保存游戏交易相关的业务数据。 方案优势 多性能 提供多种规格的 弹性云服务器

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什么是字段抽取函数 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置

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都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。 关系型数据库的主要用于联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，

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