数据雷达提供了多种分类分级算法，包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法，旨在满足用户不同的分类需求，提高数据分类的准确性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取与模型训练：用户可根据业务需要新建AI算法名称，并支持数据库或文件两种方式的特征提取，提取的算法特征用于训练AI算法模型。(2)自动化分类分级：训练完成后，系统自动切换至该算法模型，利用AI大模型实现自动化打标，降低人工干预和成本，提高工作效率。(3)支持多组特征数据操作：用户可进行多组特征数据的追加和覆盖操作，灵活应对不同的数据特征需求。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。哪个上讯数据网关预算

数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能，旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板，以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点：自定义模板创建：用户可以根据自身业务需求和数据特点，自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项，用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数，定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源：平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源，包括金融行业、汽车行业等，用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板，节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持：用户可以在模板中手动关联类别和算法，也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联，实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享：数据分类分级模板支持部门内共享，即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源，提高了模板的可用性和灵活性。上讯数据网关信息中心数据网关DG操作日志及审计功能应能够提供完整的、可追溯的操作记录，以加强对数据访问和平台活动的监控。

表属性查看：支持双击表名查看表的主键、约束、外键、索引、DDL等属性，以及表数据，允许用户详细了解表的结构定义及其约束条件，帮助用户更好地理解数据模型，进行准确的数据查询和管理操作。跨源数据查询：支持数据库直通查询和虚拟化代理方式查询，实现高效的跨源数据联邦查询和计算，允许用户在一个SQL语句中同时访问和分析来自不同数据库的数据，实现跨源的数据整合和高效计算，满足复杂的数据分析需求。关联脱敏策略：在访问数据源时，数据网关DG可以关联脱敏策略，对查询出的数据展示动态脱敏效果，有效防止敏感数据在内部泄露，通过实时***?；な菀剑繁Ｊ莘梦实陌踩院秃瞎嫘?。水印功能：在进行Web访问时，Web访问页面可提供水印功能，抗截图、抗拍摄。此功能增强了数据的安全?；?，通过水印技术提高数据的追溯能力和有效性，防止数据被未经授权地捕捉或泄露。结果集操作：支持在结果集中修改数据，包括新增、删除、复制行，导入Excel数据等，提升了数据管理的便捷性，用户可以在结果集中直接进行数据操作，支持多种数据编辑和导入方式，增强了数据处理的灵活性。

上讯数据网关DG数据源管理主要具备以下能力：***兼容性：数据源管理具备高度的兼容性，能够适配多样化的数据库平台，包括主流数据库（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、国产数据库（如DM、GaussDB、Oscar等）、以及大数据平台下的大数据库（如Elasticsearch、MongoDB等）。这确保了在不同平台上的***适用性。数据源分组管理：支持根据业务需求灵活配置数据源分组，帮助用户更好地分类、管理和维护多数据源，提高系统的组织性和操作效率。批量数据库密码更新：提供批量修改数据库密码的功能，便于管理员高效、安全地更新多个数据库的密码，简化管理流程，减少手动操作的复杂度，同时提升数据库安全性。上讯数据网关实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计。

数据网管在监控网络流量方面扮演着重要的角色。通过对网络流量的实时监测和分析，他们能够了解网络的使用情况和趋势。流量监测可以帮助数据网管发现异常的流量模式，如突然的流量峰值或持续的高流量消耗。这可能是由于网络攻击、病毒传播或某个应用程序的异常行为导致的。通过深入分析流量数据，数据网管可以确定哪些应用程序或用户占用了大量的网络资源，并采取相应的措施进行优化或限制。例如，如果发现某个部门在工作时间内大量下载娱乐内容，导致网络拥堵，数据网管可以与该部门沟通，制定合理的网络使用政策，以确保网络资源的公平分配和有效利用。此外，流量监测还为网络规划和升级提供了重要的依据。根据流量的增长趋势，数据网管可以提前规划网络扩容，以满足未来业务发展的需求。

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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?？筛粗菩愿没贏I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。哪个上讯数据网关预算