龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据共享交换平台之库表交换

库表交换管理功能提供部门与部门之间的库表交换通道，满足跨部门之间库表数据交换需求。库表交换需要能够按照交换的业务场景对交换通道进行分类管理。支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、Mongodb等多种数据库类型的数据交换。库表交换需满足如下要求： 1.发送通道管理：支持部门按照不同业务场景分类管理发送通道；支持图形化方式设计库表交换流程；支持查看库表交换发送日志，包括：交换执行开始时间、结束时间、耗时等信息；支持查看流程图中每个步骤执行的详细情...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据共享交换平台之文件交换

文件交换管理功能提供部门与部门之间的文件交换通道，满足跨部门之间文件交换需求。文件交换需要能够按照交换业务场景对交换通道进行分类管理。文件交换管理需满足如下要求： 1.文件交换统计：支持查看本部门与其他部门之间的文件交换次数、文件数据量以及文件交换个数等。 2.发送通道管理：支持部门按照不同业务场景分类管理发送通道；支持部门通过数据交换平台手工上传文件、前置机文件目录间自动交换以及通过数据处理工具生成文件并交换；文件交换成功后支持短信消息通知提醒功能；支持通过API与部门业务...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据共享交换平台之数据资源目录

依据信息资源体系规范，构建多维度、多层级的资源目录体系，完整的展示和管理资源目录。资源目录提供以下功能： 多层级资源目录展示，能够将资源目录按照技术维度和管理维度进行分类管理，并能够将资源目录按照数据湖、基础库/主题库、数据集市等维度进行分层展示； 按主题分类展示，按照国家资源标准主题分类进行资源展示。 按行业分类展示，按照国民经济行业分类进行资源展示。 按应用领域展示，按照婚育收养、环境资源、教育培训等应用领域进行资源展示。 按照资源提供部门进行资源展示。 支持按照关键字、...

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龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据共享交换平台之API服务开发、挂载、申请审核

龙石数据中台提供了完整的API服务开发、挂载、申请审核全生命周期管理能力，旨在将数据安全、高效地共享给内外部应用。整个过程可以概括为：开发API服务 -> 将API挂载到资源目录 -> 用户申请 -> 管理员审核授权。 一、 API服务开发（构建数据服务） 这是创建可共享数据API的核心步骤，平台提供了多种开发方式。 自助API开发（可视化、无代码） 功能概述：针对查询类API，提供可视化、无代码的开发界面，自动生成API文档和返回示例。 操作路径：数据共享...

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龙石-刘木 1

• asked Apr 17

数据质量平台-社区版去哪里安装？

进入官网首页的“数据质量管理平台”，进入页面即可下载安装包～ 链接：https://www.longshidata.com/community/products/quality-community.html

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龙石-刘木 1

• asked Apr 17

5 分钟完成千万级数据评测：高性能质量管控实操

龙石数据中台的数据质量管理模块能够实现“5分钟完成千万级数据评测”的高性能目标，其核心在于采用了**“旁路监测”模式、可视化规则配置、高性能评测引擎**三大技术实践，并结合科学的操作流程。以下是实现这一目标的具体实操要点： 一、 核心技术原理：为何能实现高性能 “旁路监测”模式： 原理：评测任务不直接读写或修改业务系统的生产库，而是在数据中台侧对已归集的数据副本进行质量检查。 优势：完全不影响业务系统的正常运行，规避了因质量检查带来的生产库性能风险，为高速、并发的评测提供了安...

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龙石-刘木 1

• asked Apr 17

数据质量平台核心架构：旁路监测与分布式评测解析

龙石数据质量平台的高性能核心架构主要依赖于两大关键技术设计：“旁路监测”模式和**“分布式评测引擎”**。这套架构旨在确保海量数据质量评测的高效、稳定，且不影响业务系统的正常运行。 一、 核心架构一：旁路监测模式 这是保障评测过程安全性和高性能的基石。 基本原理： 数据质量评测任务不直接在生产业务数据库上执行。 评测目标是数据中台侧已通过数据集成模块归集或同步过来的数据副本。 核心优势： 业务零影响：完全避免了因质量检查（尤其是复杂规则或全表扫描）对在线业务数据库造成的查询压...

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龙石-刘木 1

• asked Apr 17

AI + 数据治理：大模型如何赋能质量平台智能化

大模型（及其他AI技术）正在深刻赋能数据质量平台，推动其从依赖人工规则的被动监测，向智能发现、自动优化、业务驱动的主动、智能化治理模式演进。这种赋能体现在数据质量管理的全链路中，核心是解决“信不过”的问题，并提升治理效率。 一、 赋能原理：AI如何与数据质量平台融合 AI对质量平台的赋能，并非取代现有规则引擎，而是作为效率倍增器和智能感知层，与平台深度融合。依据前沿实践，其核心路径如下： 治理为基：扎实的数据治理成果（如元数据、数据标准、主数据）为AI提供了结构清晰、语义明确...

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龙石-青云 1

• asked Apr 17

数据中台在数据仓库建设方面的核心规范与方法

以下是龙石数据中台在数据仓库建设方面的核心规范与方法。 数据仓库建设是数据中台的核心基础，旨在实现数据的标准化、简化处理逻辑、提升复用性和可维护性。依据相关标准文档，其建设遵循“理、采、存、管、用”的方法论，并制定了详细的分层规范和模型建设指南。 一、 数据仓库分层规范 为了实现数据的有效治理和应用，数据中台将数据仓库划分为五个清晰层次： 序号 数据仓库分层 英文缩写 说明 1 来源层 SRC 指需要接入的原始数据源，包括各类数据库、API、文件等。 2 贴源层 ODS 存放...

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龙石-青云 1

• asked Apr 17

数据源接入要点

数据源接入是数据中台建设的基础和首要步骤，其核心在于实现异构数据源的统一接入、分类管理和规范化配置。以下是数据源接入的关键要点： 一、 核心功能与支持类型 数据源接入模块旨在对组织内所有数据源进行统一纳管，为后续的数据集成、治理和应用奠定基础。 统一管理：支持对数据库、文件、API等多种异构数据源进行集中接入和维护。 广泛兼容：支持主流的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、达梦DM8、Doris等）、非关系型数据库（如Mongo...

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