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數(shù)據(jù)雷達DR提供了強大的數(shù)據(jù)分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)分類分級模板，以滿足不同行業(yè)和業(yè)務領域的需求。以下是該功能的關鍵特點：自定義模板創(chuàng)建：用戶可以根據(jù)自身業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，自定義創(chuàng)建數(shù)據(jù)分類分級模板。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱、級別名稱以及級別數(shù)量等參數(shù)，定制符合自己業(yè)務需求的模板。內(nèi)置模板資源：平臺內(nèi)置了多個常見行業(yè)領域的內(nèi)置模板資源，包括金融行業(yè)、汽車行業(yè)等，用戶可以基于這些內(nèi)置模板資源快速創(chuàng)建模板，節(jié)省了模板創(chuàng)建的時間和成本。算法關聯(lián)支持：用戶可以在模板中手動關聯(lián)類別和算法，也可以利用平臺提供的數(shù)據(jù)目錄提取算法并自動關聯(lián)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級模板與算法的智能關聯(lián)和匹配。模板部門內(nèi)共享：數(shù)據(jù)分類分級模板支持部門內(nèi)共享，即在同一部門下的所有用戶均可共享和編輯模板資源，提高了模板的可用性和靈活性。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關廠家價格企業(yè)急需一個集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺，實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。

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數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術涉及的規(guī)則編寫和維護成本。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關產(chǎn)品節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。

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數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度?？蓮椭菩愿没贏I大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。一站式上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關要求