數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法,，包括AI大模型算法,、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法,，旨在滿足用戶不同的分類需求,，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱,，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取,，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后,，系統(tǒng)自動切換至該算法模型,，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預(yù)和成本,，提高工作效率,。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案,，簡化了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算

數(shù)據(jù)雷達DR提供了強大的數(shù)據(jù)分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速,、靈活地創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)分類分級模板,，以滿足不同行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的需求。以下是該功能的關(guān)鍵特點：自定義模板創(chuàng)建：用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點,，自定義創(chuàng)建數(shù)據(jù)分類分級模板,。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱,、級別名稱以及級別數(shù)量等參數(shù),，定制符合自己業(yè)務(wù)需求的模板。內(nèi)置模板資源：平臺內(nèi)置了多個常見行業(yè)領(lǐng)域的內(nèi)置模板資源,，包括金融行業(yè),、汽車行業(yè)等，用戶可以基于這些內(nèi)置模板資源快速創(chuàng)建模板,，節(jié)省了模板創(chuàng)建的時間和成本,。算法關(guān)聯(lián)支持：用戶可以在模板中手動關(guān)聯(lián)類別和算法，也可以利用平臺提供的數(shù)據(jù)目錄提取算法并自動關(guān)聯(lián),，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級模板與算法的智能關(guān)聯(lián)和匹配,。模板部門內(nèi)共享：數(shù)據(jù)分類分級模板支持部門內(nèi)共享，即在同一部門下的所有用戶均可共享和編輯模板資源,，提高了模板的可用性和靈活性,。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)信息中心數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應(yīng)能夠提供完整的、可追溯的操作記錄,，以加強對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控,。

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束,、外鍵,、索引、DDL等屬性,，以及表數(shù)據(jù),，允許用戶詳細了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型,，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作,。跨源數(shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算,，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求,。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時,，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果,，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過實時***保護數(shù)據(jù)隱私,，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性,。水印功能：在進行Web訪問時，Web訪問頁面可提供水印功能,，抗截圖,、抗拍攝。此功能增強了數(shù)據(jù)的安全保護,，通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性,，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù),，包括新增,、刪除、復(fù)制行,，導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等,，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進行數(shù)據(jù)操作,，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式,，增強了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：***兼容性：數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性,，能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫平臺,，包括主流數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL,、SQLServer,、DB2、PostgreSQL等）,、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM,、GaussDB、Oscar等）,、以及大數(shù)據(jù)平臺下的大數(shù)據(jù)庫（如Elasticsearch,、MongoDB等）。這確保了在不同平臺上的***適用性,。數(shù)據(jù)源分組管理：支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活配置數(shù)據(jù)源分組,，幫助用戶更好地分類、管理和維護多數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)的組織性和操作效率,。批量數(shù)據(jù)庫密碼更新：提供批量修改數(shù)據(jù)庫密碼的功能,，便于管理員高效、安全地更新多個數(shù)據(jù)庫的密碼,，簡化管理流程,，減少手動操作的復(fù)雜度，同時提升數(shù)據(jù)庫安全性,。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)運維過程中的事前預(yù)防,、事中管控和事后審計。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色,。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)測和分析,，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式,，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗,。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的,。通過深入分析流量數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進行優(yōu)化或限制,。例如,，如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵,，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通,，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用,。此外,，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢,，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴容,，以滿足未來業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 助力企業(yè)打造安全,、高效的數(shù)字化工作環(huán)境,。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)企業(yè)

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高,。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品,，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描,、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建,、分類分級模型訓(xùn)練和自動化識別,。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準確基于AI大模型,，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法,、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量,，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度,。可復(fù)制性更好基于AI大模型,，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓(xùn)練,，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性,。擴展性更好基于AI大模型,，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練,，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護,。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算