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自助数据搜索自助数据搜索为数据消费者提供自助式的数据搜索、申请和访问的一站式服务。数据消费者通过数据搜索引擎可以基于关键字进行数据的全局搜索，还可以“以数搜数”，实现通过数据搜索数据，并且通过AI算法还能实现相似数据和关联数据的智能推荐，**提升数据查找效率。当数据消费者找到了需要的数据之后，可以通过数据申请流程发起数据访问申请，数据Owner可以进行流程审批。当访问申请通过之后，数据消费者可以通过虚拟数据访问实现对于所申请数据的使用。上讯数据网关DG能够支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。哪个上讯数据网关销售电话

在当今数字化的商业环境中，数据网管对于保障业务连续性至关重要。无论是在线交易、客户服务还是内部运营，任何网络中断都可能导致业务停滞和经济损失。数据网管通过建立冗余网络架构来确保业务的连续性。这意味着在主要网络组件出现故障时，备用设备和链路能够立即接管，确保数据的传输不受影响。他们还会定期进行业务影响分析，评估不同网络故障对业务流程的潜在影响，并制定相应的应对策略。例如，对于一个依赖实时数据处理的金融机构，数据网管会确保网络的高可用性，以避免交易延迟或中断。他们会监控网络设备的运行状态，提前发现潜在的故障隐患，并及时进行维护和升级。通过这些努力，数据网管为企业提供了一个稳定可靠的网络环境，使业务能够持续运行，不受网络问题的干扰。方便上讯数据网关服务热线上讯数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，适应不同场景。

随着人工智能和自动化技术的应用，数据网管的工作方式也在发生变革。通过使用自动化工具和脚本，数据网管可以实现一些日常任务的自动化处理，如设备配置备份、网络性能监测和报警等。人工智能技术可以帮助数据网管预测潜在的网络问题，提前进行防范和优化。例如，通过分析历史数据和网络行为模式，预测可能出现的故障，并提前采取措施。然而，尽管技术带来了便利，数据网管仍然需要具备深厚的技术知识和经验，以便在复杂的网络环境中做出准确的判断和决策。例如，当自动化系统发出错误的报警或无法处理某些特殊情况时，数据网管需要凭借自己的专业能力进行干预和解决。

数据智能平台是基于数据编织架构和数据智能大模型的新一代数据管理平台，解决组织内部由数据孤岛带来的数据资产梳理、数据分类分级、全局数据查找、跨源联邦查询和数据安全合规等难题。数据智能平台基于数据编织架构实现组织内部数据孤岛的逻辑连通，通过建立全局数据资产目录和虚拟数据访问代理为数据消费者提供统一的数据搜索和访问入口，为组织构建安全合规的数据使用和管理流程。数据智能平台基于业界**的AI算法进行数据智能大模型的训练和应用，实现基于语义的数据资产分析，为用户提供自动化、高精度的智能数据分类分级、智能数据图谱分析和智能数据搜索推荐等服务，**提高数据使用的效率，降低数据管理的复杂度，加速组织数据价值的释放。上讯数据网关DG支持根据类别或字段配置动态脱敏策略，确保不同类型的数据都得到适当的隐私保护。

在云计算时代，数据网管需要适应新的技术架构和服务模式。云服务提供商为企业提供了灵活的计算、存储和网络资源。数据网管要负责与云服务提供商进行有效的沟通和协调，确保云资源的配置和管理符合企业的需求。他们需要监控云服务的性能和可用性，确保在云端运行的业务能够稳定运行。同时，要处理云服务与企业内部网络的集成和安全问题。例如，当企业将关键业务迁移到云端时，数据网管要确保数据在传输过程中的安全性和完整性，以及在云环境中的访问控制和权限管理得到有效实施。此外，数据网管还要考虑云服务的成本效益，合理选择云服务的类型和配置，避免不必要的费用支出。

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虚拟数据访问还能够降低数据管理的成本。通过集中化的数据管理和访问控制，减少了数据冗余和重复存储，节省了硬件和存储空间。同时，由于提高了数据的利用效率，降低了因数据不准确或不一致导致的错误和损失，间接降低了企业的运营成本。比如，在制造业中，通过虚拟数据访问技术对生产过程中的数据进行有效管理和分析，可以优化生产流程，减少废品率，从而降低生产成本。虚拟数据访问对于数据治理和合规性也具有重要意义。它能够帮助企业更好地跟踪和管理数据的使用情况，确保数据的使用符合法律法规和企业的内部政策。通过审计功能和访问日志，企业可以清晰地了解谁在何时访问了哪些数据，为数据的合规性提供了有力的证据。例如，在金融行业，严格的监管要求企业对数据的访问和使用进行严格的管理。虚拟数据访问技术能够满足这些合规性要求，避免企业因数据违规而面临法律风险。哪个上讯数据网关销售电话