數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局數(shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術(shù)實現(xiàn)對于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細粒度授權(quán)、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。批量導入

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡資源，并采取相應的措施進行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導致網(wǎng)絡擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡使用政策，以確保網(wǎng)絡資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡擴容，以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。

方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)聯(lián)系方式數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG對外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導入數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算，滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過實時保護數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進行Web訪問時，Web訪問頁面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強了數(shù)據(jù)的安全保護，通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù)，包括新增、刪除、復制行，導入Excel數(shù)據(jù)等，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進行數(shù)據(jù)操作，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導入方式，增強了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風險是當前企業(yè)面臨的一個重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下，合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對和解決的問題之一。數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法等相關(guān)法律法規(guī)，對數(shù)據(jù)處理活動提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護用戶的個人信息和數(shù)據(jù)安全。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等.

在云計算時代，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應新的技術(shù)架構(gòu)和服務模式。云服務提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網(wǎng)絡資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡的集成和安全問題。例如，當企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務遷移到云端時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權(quán)限管理得到有效實施。此外，數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過支持訪問節(jié)點的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點故障可能帶來的影響。細顆粒度權(quán)限

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了網(wǎng)絡架構(gòu)。批量導入

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(shù)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?；贏I大模型進行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于AI大模型，能夠?qū)崿F(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。批量導入