怎样画一张人见人爱的数据治理框架图?

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

了解睿治

覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
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5.10行代码搞定图Transformer,图神经网络框架DGL迎来1.0版本2019 年,纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式发布!DGL 1.0 总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络(GNN)技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将 GNN 扩展到工业级应用,DGL 1.0 为所有用户提供全面且易用的解决方案,以更好的利用图机https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22203105
6.时空图卷积神经网络(STGCN):一个用于交通预测的神经网络框架),该框架利用从导航数据中推演出的计划中交通流量提升模型效果。在真实场景数据集上进行的实验证实H-STGCN和对标的模型相比取得了更优的效果,在突发拥堵的预测上优势尤为明显。 混合时空图卷积网络提供了 matrix),在距离衰减的基础上进一步引入了路段通行时间的协方差。 图 3 相邻道路间拥堵不一定会传播 本文提https://www.pianshen.com/article/97731794913/
7.算力网络,是一张什么样的“网”?电子创新网Imgtec社区算力网络有多厉害? 2021年国内运营商推动国际电信联盟电信标准化部门(ITU-T)发布了算力网络的框架结构标准。 算力网络框架结构示意图 来源:ITU-T Y.2501标准 算力网络可分为四层: 算网资源层,提供“云、管、边、端”多层次的泛在分布式计算资源和网络资源,满足算力需求; https://imgtec.eetrend.com/blog/2022/100559859.html
8.科学网—面向活动的网络媒体监测与建模分析:IVFC案例解析数据处理层对数据感知获取层采集的各类网络媒体数据进行预处理,包括数据清洗、数据变换、文本分词、命名实体识别、特征抽取与数据标注等,为数据挖掘解析与建模分析提供统一融合的特定格式数据与细粒度数据属性。 图1 图1活动网络媒体数字化监测与建模分析整体框架 https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1227379.html
9.scGNN,一种新型的用于单细胞RNA测序分析的图神经网络框架本文提出了scGNN (单细胞图神经网络),为scRNA-seq分析提供了一个无假设的深度学习框架。这个框架用图神经网络来表达和聚集细胞间的关系,并使用左截断的混合高斯模型来建模异质基因表达模式。scGNN集成了三种迭代多模态自动编码器,其在四个scRNA-seq基准数据集上的基因插补和细胞聚类性能优于现有工具。在一项阿尔茨海默https://cloud.tencent.com/developer/article/1825257
10.25张架构图把数据治理核心内容说清楚了(6)技术支撑是保障数据治理框架职能活动有效执行及配合组织管理机制正常运转的工具基础,它需要提供技术先进、功能完善、运行高效和安全可靠的支撑能力。技术支撑保障体系包括了平台工具和技术创新两方面内容。 3)工业企业数据治理“车轮图” (1)结合DCMM及行业标杆企业的最佳实践经验,形成了具有行业特色的工业企业数据治理http://www.360doc.com/content/24/0113/22/15545909_1110976493.shtml
11.教学平台功能图4 系统网络支撑框架示意图 对服务器进行了内存和万兆网卡升级,并部署了数据中心交换机Cisco Nexus 7018。目前数据中心已经部署了16台54 CPU虚拟化服务器群,所有物理服务器采用双10GbE网卡、双4Gb FC HBA上联,物理服务器群保持了合理的负载,为虚拟仿真实验平台的搭建提供了坚实的硬件基础。 http://saelab.dlut.edu.cn/zxgk/jxptgn.htm
12.人工智能贝叶斯网络概率图模型全局语义因果链朴素Graphical models (概率图模型) 什么是图模型(Graphical Models) 图是什么 计算机科学中的图模型: 为什么图模型有用? 图模型:统一框架 图模型在机器学习中的作用: 图的方向性: 贝叶斯网络 举例说明: 举例说明: Compactness(紧致性) 全局语义 局部语义 https://download.csdn.net/blog/column/12187083/131547466
13.游戏网络框架设计流程图模板Byte是在程序之中的最低存储单位,那么为了实现刚开始提出的将PlayerInfo对象传输给后端,那么现在得出了两种方式,将PlayerInfo对象转成byte数组,再将byte数组通过Socket传输给服务器端,具体怎样传输不用太过关心,现在只需要关系的是,在客户端PlayerInfo对象转byte数组之后经过网络传输,最终服务器以流或者数据报的方式收到https://www.processon.com/view/65690b000f3f01433299fa52
14.基于飞桨复现图像分类模型TNT,实现肺炎CT分类TNT网络结构复现过程 本段将对TNT网络结构中比较关键的几个组件做一下介绍,包括关键的代码展示和一些代码注释说明。整体网络框架如下图: PatchEmbed将图像 在visual words级进行编码嵌入 这部分作为TNT模型的输入,在内层Transformer产生一定数量的visual words序列。函数输入的参数有图像大小img_size, 行列的patch大小patchhttps://www.paddlepaddle.org.cn/support/news?action=detail&id=2664
15.图神经网络在医学影像中的应用机器之心最上面一行是 ground truth,就是想检测一些病理模式。主要思想是想通过 patch-based 的分析方法加 GNN得到相似的检测。网络框架如下图: 先将图像的小 patch 的特征输入到预训练好的 CNN 模型中,得到每个 patch 的向量表示。得到patch 的向量表征之后有两个设置,一个是弱监督设置,一个是半监督设置。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-30-3
16.AndroidSoftAP实现框架功能模块与框架图 设备启动与管理 网络共享功能的实现 SoftAP 运行时序图 SoftAP 简介 无线AP(AP,Access Point,无线访问节点、会话点或存取桥接器)是一个包含很广的名称,它不仅包含单纯性无线接入点(无线AP),也同样是无线路由器(含无线网关、无线网桥)等类设备的统称。 https://www.jianshu.com/p/39cfe69824bd