龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据清洗具体要怎么做

数据清洗是数据中台“采、存、管、用”方法论中“采”和“管”的关键环节，其目标是将来自不同源头、格式杂乱、质量不一的原始数据，经过清洗、加工、去重、标准化等处理，转换为符合目标系统要求的高质量、可使用的数据。具体操作分为三个核心步骤：清洗流程开发、清洗流程编排和清洗任务管理与监控。 第一步：清洗流程开发（核心处理逻辑构建） 这是定义具体清洗规则和步骤的阶段，通过可视化拖拽组件完成。 创建流程：在“数据集成 -> 数据清洗 -> 清洗流程开发”模块中，点击“新增数据流...

discussion

0 votes

0 answers

57 views

龙石-徐洁 1

• asked Apr 17

数据治理中主数据管理具体要怎么做

龙石数据中台的主数据管理遵循 “识别-建模-维护-分发-运营” 的核心闭环，旨在确保客户、产品、供应商等核心业务实体的数据在全组织范围内保持一致、准确和可信。其具体实施流程如下： 第一步：识别与建模（定义黄金记录） 这是主数据管理的基石，确保数据有标准可依、有模型可循。 识别主数据实体：首先，需要从业务角度识别出组织的核心业务实体（如“客户”、“产品”、“供应商”、“物料”等），这些实体是跨部门、跨系统共享和复用的关键数据。 制定编码规则：在 “编码规则管理” 功能中，为核心...

discussion

0 votes

0 answers

108 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

38 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

70 views

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、...

discussion

0 votes

0 answers

73 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

100 views

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

quality

0 votes

0 answers

118 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

99 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

81 views

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...

discussion

0 votes

0 answers

175 views