中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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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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节点”使用，用于扩容节点中的数据容量。 单个结构化数据增量包可为节点扩容20GB的结构化数据容量。 单个文件数据增量包可为节点扩容500GB的文件数据容量。 单个基线数据增量包可为节点扩容40GB的基线数据容量。 数据建模引擎-用户 基础版 数据建模引擎 用户 基础版 数据建模引擎 边缘用户

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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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数据或非结构化数据）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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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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规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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操作符函数 解析函数 资源函数 字典函数 列表函数 编码解码函数 IP解析函数 特定结构化数据函数 正则表达式函数 日期时间函数 字符串函数 算术函数 转换函数 操作符函数 事件检查函数 父主题： DSL数据加工语法（邀测）

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修改结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板修改结构化配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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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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totalFileNumRawData：原始数据总文件数。 double totalSizeRawData：非结构化数据总大小。 String rawDataStatistics：原始数据统计。 int totalFileNumStruData：结构化数据总文件数。 double tota

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规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是

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totalFileNumRawData：原始数据总文件数。 double totalSizeRawData：非结构化数据总大小。 String rawDataStatistics：原始数据统计。 int totalFileNumStruData：结构化数据总文件数。 double tota

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Nginx：通过log_format指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。

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Nginx：通过log_format指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。

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Integer 最大解析层数（使用JSON方式结构化需要）。 最大值：3 tokenizer 否 String 分隔符（使用分隔符结构化时需要）。 log_format 否 String Nginx配置规则（使用分隔符结构化时需要）。 tag_fields 是 Array of TagField

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设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 设置云端结构化模板 父主题： 日志搜索与分析（默认推荐）

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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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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