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文檔、文本等非結構化數(shù)據(jù)的資源管理。通過構建公司資源庫、數(shù)據(jù)資源門戶、智能搜索應用，賦能企業(yè)非結構化數(shù)據(jù)的有效管理與共享。DATRIX作為一站式數(shù)據(jù)平臺，提供從數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)存儲、管理、搜索、轉(zhuǎn)碼、AI處理、發(fā)布應用、到歸檔備份的數(shù)據(jù)全流程生命周期管理，實現(xiàn)組織數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一管理
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SureSave DAR海量非結構化數(shù)據(jù)云備份服務是由我司為用戶提供的現(xiàn)場安裝及調(diào)試服務。請根據(jù)您的實際工作量購買。您可以撥打800-810-7388獲取工作量預估等相關咨詢。SureSave DAR海量非結構化數(shù)據(jù)云備份服務是由我司為用戶提供的現(xiàn)場安裝及調(diào)試服務。由于用戶的實際
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>>非結構化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結構不規(guī)則或不完整，沒有預定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。 >>計算機信息化系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分為結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。非結構化數(shù)據(jù)其格式非常多樣
傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫主要面向事務處理和數(shù)據(jù)分析應用領域，擅長解決結構化數(shù)據(jù)管理問題，在管理非結構化數(shù)據(jù)方面存在某些先天不足之處，尤其在處理海量非結構化信息時更是面臨巨大挑戰(zhàn)。為了應對非結構化數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)，出現(xiàn)了各種非結構化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，例如基于傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)擴展的非結構化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，基于NoSQL的非結構化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等。
歸檔數(shù)據(jù)遷移方案 本節(jié)介紹各云服務商存在歸檔數(shù)據(jù)時，如何解凍并遷移到華為云OBS。
DSC支持識別的非結構化文件類型？ 數(shù)據(jù)安全中心（DSC）支持解析的非結構化文件類型如表1、表2和表3。 表1 文本文檔代碼類 序號 文件類型 序號 文件類型 1 Access數(shù)據(jù)庫文件 74 Pdf文檔 2 Arff文件 75 Perl源代碼 3 Asp文件 76 Pgp文件 4
數(shù)據(jù)清洗一直是一個令人頭疼的問題，不管是在企業(yè)中，還是在學術的較新領域中，一個優(yōu)秀的對臟亂差數(shù)據(jù)進行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，經(jīng)過預處理之后的結構化數(shù)據(jù)，應該滿足以下特點：所有值都是數(shù)字–機器學習算法取決于所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字。這意味著我們需要替換缺少的值，非
用云來分析非結構化數(shù)據(jù)。 隨著人們對機器學習和人工智能的興趣日益濃厚，我們將看到更多的投資用于實現(xiàn)這一目標的非結構化數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理解決方案。由于非結構化數(shù)據(jù)非常龐大且難以處理，而且其中很多數(shù)據(jù)都是在云之外的邊緣發(fā)展起來的，因此跨邊界到云的數(shù)據(jù)管理、簡化非結構化數(shù)據(jù)的吸收、云
數(shù)據(jù)層遷移方案 數(shù)據(jù)層主要負責業(yè)務數(shù)據(jù)的持久化，為上層業(yè)務邏輯的實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)層包括兩類數(shù)據(jù)，結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)包含各類數(shù)據(jù)庫，例如MySQL數(shù)據(jù)庫、MongoDB數(shù)據(jù)庫等，非結構化數(shù)據(jù)包含對象存儲、各類文件存儲等。 結構化數(shù)據(jù)遷移方案 結構化數(shù)據(jù)，主要
數(shù)據(jù)清洗一直是一個令人頭疼的問題，不管是在企業(yè)中，還是在學術的較新領域中，一個優(yōu)秀的對臟亂差數(shù)據(jù)進行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，經(jīng)過預處理之后的結構化數(shù)據(jù)，應該滿足以下特點：所有值都是數(shù)字–機器學習算法取決于所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字。這意味著我們需要替換缺少的值，非
關注數(shù)據(jù)的多樣化、實時性，提供多種分析、實時分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)安全等。處于該階段的企業(yè)有金融、企業(yè)、政府機構等。 第三階段是信息指導、決策。技術層面，對外數(shù)據(jù)開放，提供數(shù)據(jù)服務、大數(shù)據(jù)和云相結合。支持、靈活開發(fā)各種應用以及隱私保護。企業(yè)決策數(shù)據(jù)化，跨行業(yè)、跨領域的數(shù)據(jù)挖掘、
數(shù)據(jù)清洗一直是一個令人頭疼的問題，不管是在企業(yè)中，還是在學術的較新領域中，一個優(yōu)秀的對臟亂差數(shù)據(jù)進行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，經(jīng)過預處理之后的結構化數(shù)據(jù)，應該滿足以下特點：所有值都是數(shù)字–機器學習算法取決于所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字。這意味著我們需要替換缺少的值，非
對于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)安全防護，可以通過建設大數(shù)據(jù)安全平臺，統(tǒng)一實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理組件安全和數(shù)據(jù)流動監(jiān)控，來保證對大數(shù)據(jù)平臺安全應用。對大數(shù)據(jù)平臺的各個數(shù)據(jù)存儲和管理組件進行權限控制、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密以及數(shù)據(jù)審計等防護，來保護其中存儲及應用的數(shù)據(jù)內(nèi)容；通過監(jiān)控數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動情況，實
結構化數(shù)據(jù) 上傳結構化數(shù)據(jù) 搜索結構化數(shù)據(jù)文件 父主題： 歷史API
方案概述 應用場景 運營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結構化的基站信息數(shù)據(jù)，非結構化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求，DLI服務提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。本節(jié)操作以永洪BI對接DLI提交S
上傳結構化數(shù)據(jù) 功能介紹 將結構化數(shù)據(jù)文件上傳到對象存儲服務OBS中進行結構化數(shù)據(jù)批處理功能。 URI POST /v1/{project_id}/applications/{application_id}/uni-search/{repo_id}/structured-data
方案概述 應用場景 在辦公場景中，如果遇到以圖片或紙質(zhì)文件形式存儲的表格，想提取其中的數(shù)據(jù)并進行重新存儲，人工提取的方式費時，費力，如果文件較多，效率會非常低，識別過程中數(shù)據(jù)安全無法得到保障，且容易出錯。華為云通用表格識別，可以提取表格圖片內(nèi)的文字和
OBS應用事件源），對本實踐進行改造 方案優(yōu)勢 快速搭建，用戶上傳圖像后觸發(fā)函數(shù)工作流執(zhí)行調(diào)用人臉識別服務針對圖像進程處理，并將結果以JSON結構化數(shù)據(jù)返回。按需使用函數(shù)與多個智能服務集成，形成豐富的應用處理場景。并隨時根據(jù)業(yè)
采用深度學習算法，識別精度高。 減少人工干預，降低隱私風險，保護數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 24h服務無疲勞，識別快速高效。 表格圖片的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 自動識別結構化信息，快速實現(xiàn)紙質(zhì)文件電子化。 約束與限制
針對自動化力學仿真平臺ISAP中，數(shù)據(jù)流讀取擁堵的難點，本文通過數(shù)據(jù)“分渠”，優(yōu)化了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的強度自動化分析的數(shù)據(jù)流讀取效率。實際工作中，有的數(shù)據(jù)庫文件體積小，如：材料性能數(shù)據(jù)、框與蒙皮連接緊固件數(shù)據(jù)、各類經(jīng)驗曲線數(shù)據(jù)等，有的數(shù)據(jù)庫文件體積大，如：框與蒙皮有限元模型BDF文件和
