如何上讯数据网关答疑解惑

上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级：自动化的数据特征提取和数据模型训练，消除了规则的编写和维护成本：借助AI大模型，我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练，从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据，而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护，从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。建立统一的数据库变更管理流程，确保变更的合规性和安全性至关重要。如何上讯数据网关答疑解惑

随着物联网技术的发展，越来越多的设备连接到企业网络，数据网管面临着管理这些海量物联网设备的挑战。物联网设备的种类繁多，包括传感器、智能家电、工业设备等，它们具有不同的通信协议和安全需求。数据网管需要确保这些设备能够安全地接入网络，并对其进行有效的管理和监控。这包括设备的注册、认证、授权，以及定期的安全更新和漏洞修复。例如，在一个智能工厂中，大量的工业传感器和设备连接到网络，数据网管要确保这些设备的数据能够准确无误地传输，同时防止恶意攻击和数据泄露。此外，物联网设备产生的数据量巨大，数据网管需要优化网络架构，以处理这些海量的数据，并确保数据的存储和分析能够满足业务需求。

数字经济时代上讯数据网关 DG 为企业提供了一站式的数据管理解决方案，简化了网络架构。

数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:在实现数据分类分级的过程中，语义级别的数据分类分级引擎采用了基于AI大模型的先进技术。这一引擎能够同时对数据类型进行词法、语法和语义级别的特征提取和分析，从而建立起语义级别的高维度特征向量。通过这种方式，引擎能够更加准确地理解和区分不同类型的数据，提高了数据分类分级的精确度和可信度。基于数据字段内容的模型训练，保证了数据分类分级模型的可复制性：语义级别的数据分类分级引擎注重保证数据分类分级模型的可复制性，采用AI大模型进行训练时，引擎不依赖于数据字段的名称和注释，即使在没有明确的字段描述情况下也能够达到很高的准确度。这意味着训练后的数据分类分级模型在不同的数据环境下都能够稳定可靠地运行，具有很高的适用性和通用性，为数据管理和安全保障提供可靠的支持和保障。

数据分类分级落地面临的挑战，传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低，基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差，数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达，基于AI的智能数据分类分级工具。自动化的数据特征提取和数据模型训练，消除了规则的编写和维护成本基于AI大模型，使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练，不需要针对不同的数据类型编写和维护，**降低了传统数据分类分级技术涉及的规则编写和维护成本。数据网关DG对外提供API接口，通过接口将敏感数据动态导入数据网关平台进行脱敏，实现与其他系统数据集成。

数据雷达（DR）是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品，能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品，数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于AI大模型，能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析，从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量，**提高了数据分类分级的准确度。可复制性更好基于AI大模型，通过针对数据字段的内容进行训练，在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度，所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于AI大模型，使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练，不需要针对不同的数据类型编写和维护。上讯数据网关DG通过增、删、改、查等权限，对数据访问者进行细颗粒度的权限管控.如何上讯数据网关答疑解惑

数据网关DG，为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案，满足内部数据安全保护需求和外部监管要求。如何上讯数据网关答疑解惑

数据网关DG操作日志及审计功能应能够提供***的、可追溯的操作记录，以加强对数据访问和平台活动的监控。以下是产品在操作日志及审计方面的详细功能描述：查看操作日志：数据网关DG支持用户查看在平台上的所有操作日志，包括对系统设置、组织架构配置以及其他关键操作的记录，确保所有操作都能被审查。查看申请、审批、下载、提权记录：数据网关DG提供对所有申请、审批、下载、提权等关键记录的查看功能，帮助审计员能够***了解平台上的权限授权与审批事件。如何上讯数据网关答疑解惑