qData 数据中台完整功能介绍 —— 商业版与开源版功能对比

一、qData 数据中台概览

在数字化转型的大背景下,数据已经成为企业最核心、最具价值的资产。qData 数据中台,作为企业数据治理与应用的关键平台,凭借高性能与创新理念脱颖而出。它秉持 “高效、安全、灵活、开放” 的设计原则,致力于为企业打造一站式的数据解决方案。

qData 数据中台具备多方面优势:在 数据接入 上,能够广泛兼容主流数据库与消息队列,确保异构数据顺畅汇聚;在 数据建模 上,提供可视化操作界面和标准化流程,大幅提升建模效率与准确性;在 数据质量 上,构建了基于国家标准的多维度校验机制,保障数据的可靠性与一致性;此外,平台还配备 强大的可视化与智能查询能力,让不同层级的业务人员都能便捷地分析与使用数据。

二、商业版与开源版:定位差异

qData 数据中台提供 商业版开源版 两种形态。二者就像两把不同的钥匙,分别匹配不同的场景:

  • 商业版 更像一位经验丰富的专家顾问,能够为企业提供全方位、深入且定制化的服务;
  • 开源版 则更像一位启蒙老师,门槛低、上手快,帮助中小企业或个人开发者以低成本开启数据管理实践。

两者各具特色,共同构成完整的产品体系,满足不同用户的需求。

三、商业版与开源版多维度对比

(一)功能广度与深度:全景覆盖 vs 核心能力

  • 商业版 功能齐全,覆盖从系统管理、数据接入、数据安全到数据服务的完整链路,并在各模块上做了深度扩展。例如,建模方面支持构建复杂业务模型,以满足大型企业的多元架构需求;在数据安全方面,能提供高度定制化的防护策略,符合金融、医疗等行业的合规要求。
  • 开源版 提供核心功能,包含系统管理的基本操作、常见数据源接入、基础建模与质量校验,能够满足中小企业日常管理的主要需求,为数据治理打下基础框架。

(二)性能与稳定性:严谨打磨 vs 灵活探索

  • 商业版 经过严格测试与优化,即便在高并发、大数据量环境下也能保持稳定运行。背后有专业技术团队持续升级与维护,保证系统可靠性和业务连续性。
  • 开源版 因其灵活和开放的特性,更新迭代较快,适合开发者探索与扩展。但由于用户定制化配置较多,稳定性可能略逊,需要依赖活跃的社区力量不断改进。

(三)服务与支持:专属护航 vs 社区互助

  • 商业版 提供专属技术对接与服务协议(SLA),支持 7x24 小时响应,并附带版本升级指导和补丁说明,帮助企业安心使用。
  • 开源版 主要依赖社区资源,开发者通过分享经验、交流问题、贡献代码来解决需求。虽然社区生态丰富,但遇到紧急问题时,支持的及时性和专业性不及商业版。

(四)智能化能力:前沿创新 vs 基础应用

  • 商业版 持续引入人工智能与机器学习技术。例如,自然语言转 SQL 的智能查询,让业务人员无需复杂培训即可获取数据;智能数据质量预测与异常检测功能,可以在问题发生前进行预警。
  • 开源版 具备基础智能能力,如常用的质量检查规则与简单分析工具,适合初步挖掘数据价值。

四、总结

qData 数据中台的 商业版开源版 在不同层面展现出各自的优势,形成了互补的产品矩阵。

  • 对于大型企业而言,若追求 功能全面、服务完善、运行稳定,商业版是更佳选择;
  • 对于中小企业和开发者,若希望 以低成本切入、边学边用,开源版则更为适合。

无论选择哪种版本,qData 数据中台都能成为企业数据管理旅程中可靠的伙伴,帮助充分挖掘数据价值,在数字化竞争中占据先机。

五、qData 数据中台完整版功能清单


序号模块子模块功能描述开源版商业版开源版差异说明
1系统管理用户管理支持用户账号的全生命周期管理(新增、编辑、删除、启用/停用、查询),支持密码重置与角色分配,实现统一身份管理,满足组织级用户治理需求。
(包含)
/
角色管理提供基于角色的访问控制(RBAC)机制,支持自定义角色并配置细粒度权限,实现功能与数据权限的灵活管控。
菜单管理支持系统菜单与功能点的可视化配置,支持多级树形结构,可与角色绑定,实现界面与权限的动态控制。
部门管理支持组织架构的层级化配置与维护,构建企业级部门树,为权限分配、任务归属提供组织基础。
岗位管理支持岗位定义与用户绑定,实现“人-岗-权”一体化管理,提升人员职责与系统权限的匹配度。
字典管理提供系统级数据字典管理能力,支持状态、类型、类别等公共编码的统一维护,确保数据口径一致、前端显示规范。
参数设置支持系统运行参数的集中配置与动态调整,提升系统灵活性与可维护性。
通知公告支持系统公告、运维通知、业务提醒的发布、编辑与管理,实现重要信息的定向推送与全员触达。
日志管理集中记录用户操作日志与系统运行日志,支持按时间、用户、操作类型等多维度检索、下载与审计,满足合规与问题追溯需求。
2基础管理主题管理提供数据资产的主题化分类能力,支持按业务域(如客户、财务、供应链)组织资产,提升资产可发现性与管理逻辑性,是数据资产管理的核心维度之一。/
应用管理提供对接入平台的应用进行统一管理的能力,支持应用的注册、鉴权、调用与监控,确保跨系统数据服务安全、规范与可控。
类目管理提供多维度的类目管理能力,支持对数据资产、逻辑模型、数据元、任务、数据开发、作业和 API 等对象进行统一分类。通过树形结构和多层级管理机制,实现灵活的组织与快速查找,提升资产管理的规范性与清晰度。
数据资产类目
支持新增、修改、删除、查询操作,并可在资产菜单中将数据资产绑定至类目;采用树形结构与多层级分类,提升资产归类与查找的效率。
逻辑模型类目
支持逻辑模型的类目管理与绑定,提供树形分层展示,便于模型的统一组织与跨项目查找。
数据元类目
提供数据元的类目新增、维护与绑定,支持多层级分类,保障标准定义的集中化管理与快速定位。
任务类目
支持集成任务的类目化管理与绑定,采用分层展示结构,帮助用户清晰管理不同任务,便于跨任务调度与复用。
数据开发类目
提供数据开发任务的类目管理与绑定功能,通过树形分层结构组织开发资产,提升开发任务的可管理性。
作业类目
支持作业类目的维护与绑定,采用层级化展示,帮助运维人员直观管理作业,提升调度与监控的效率。
API 类目
提供 API 服务的类目新增、修改与绑定功能,通过树形分层组织,便于服务的统一管理与调用规范化。
3数据采集数据源管理提供对多种数据库与消息队列的数据源接入与统一管理能力,满足关系型数据库、大数据平台及实时消息流的多样化接入需求,为后续数据处理、分析和治理提供基础保障。/
关系型数据库类型
支持接入并管理主流关系型数据库数据源,包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦(DM8)、人大金仓(KingbaseES)等,方便在统一平台上进行配置与管理。
🟡
(部分包含)
开源版支持:MySQL、Oracle、达梦(DM8)。
大数据数据库类型
支持 Hive、Phoenix(基于 HBase)、Doris、ClickHouse 等大数据类数据库的连接与管理,适用于大数据环境下的元数据采集与数据访问准备,提升大数据资产的可用性。

(不包含)
/
消息队列类型
支持 Kafka 等主流消息队列的数据源接入,用于实时数据流的接入与配置管理,保障实时数据处理与分析的连续性。
/
文件类型
支持FTP、阿里云OSS、HDFS等文件类型的数据源介入。
/
连接测试提供对接入数据源、服务或外部系统的连接有效性验证能力,确保在配置完成后能够快速检测连通性与可用性,降低接入失败风险,提升运维效率。/
4数据标准逻辑模型提供可视化的逻辑建模与管理能力,统一数据结构设计,打通标准定义与物理落地,提升建模效率与一致性,是数据标准化的核心工具。
逻辑模型管理
支持逻辑模型的创建、修改、查询和删除,提供灵活的表结构与字段配置能力,满足多样化的数据建模需求。
表结构导入与建模
支持从 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦(DM8)、人大金仓(KingbaseES)、Hive、Doris、ClickHouse等数据库中直接提取表结构,并可进行调整与保存,加速逻辑模型的构建与复用。
🟡开源版支持:MySQL、Oracle、达梦(DM8)。
字段标准化
支持逻辑模型字段与标准数据元关联,实现字段级的命名、类型、格式统一,推动数据标准落地,并支撑自动化的稽查与清洗。
物化与部署
支持将逻辑模型物化为物理表,并部署至多种数据库(如 MySQL、Oracle、达梦等),实现标准模型与物理数据的一体化管理,保障设计与落地的一致性。
字典表管理提供统一的字典表定义与维护能力,支持代码项的新增、修改、删除和查询,保障字典口径一致、取值标准统一,提升数据管理的规范性和可用性。/
字典表维护
支持字典表的新增、编辑与删除,覆盖名称、类型、格式等基础信息配置,确保字典表定义清晰完整。
字典项管理
提供字典项的增删改查功能,支持批量维护与快速查询,方便用户灵活管理字典项内容。
标准化支撑
通过统一的字典表,规范业务系统中的值域取值,避免多系统间口径不一致,提升数据共享与集成的准确性。
数据元管理提供统一的数据元定义与管理能力,支持数据元的新增、修改、删除与查询,明确字段的名称、类型、长度、格式等标准信息,确保数据在不同系统和场景下的一致性与可复用性。/
数据元维护
支持数据元的新增、编辑、删除与查询,覆盖字段名称、类型、长度、格式等要素,确保定义完整规范。
数据元绑定
支持数据元与资产字段或逻辑模型字段的关联,保障实际数据与标准定义保持一致,提升可控性。
规则关联
可为数据元绑定清洗规则或稽查规则,实现标准与质量管控的深度融合。
标准复用
提供跨项目、跨系统的数据元复用机制,避免重复定义,提升数据管理效率与一致性。
逻辑物化将逻辑模型快速转化为物理表,实现模型设计与数据落地的一体化,提升建模效率与一致性。开源版支持:MySQL、Oracle、达梦(DM8)。
模型物化
支持将逻辑模型直接生成物理表结构,包括表名、字段定义、约束条件等,确保逻辑设计能够准确落地。
多数据库部署
提供对 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、达梦(DM8)、人大金仓(KingbaseES)、Hive、Doris、ClickHouse等多种关系型数据库的物化支持,满足不同环境下的应用需求。
🟡
标准化管理
将逻辑建模、物化部署与数据标准统一管理,减少重复建表工作,提升开发效率与数据一致性。
物化记录提供对逻辑模型物化过程的记录与追踪能力,帮助用户掌握物化执行情况、版本变化与部署历史,提升过程透明度与可控性。/
物化执行记录
自动保存每次逻辑模型物化的执行情况,包括操作人、执行时间、目标数据库和结果状态,便于后续审计与问题定位。
版本变更追踪
支持对物化过程中的版本变化进行记录,用户可回溯不同版本的物化内容,保障模型迭代过程可控。
部署历史管理
提供物化部署历史的查询与管理功能,帮助用户快速了解物理表的生成与变更轨迹。
异常处理支持
在物化失败或异常时自动记录错误信息,并结合日志输出,辅助用户进行问题排查与修复。
5数据资产数据发现提供数据发现、结构分析、变更跟踪与任务调度等能力,帮助企业全面掌握数据资产现状与演进过程,提升元数据管理的透明度与可控性。/
数据发现任务
支持任务的新增、修改、删除、查询与上下线,可从多种关系型数据库(MySQL、Oracle、SQL Server、达梦等)自动提取并汇总表和字段的结构、规模及变化信息,为数据资产盘点和统一管理提供基础。
字段与结构分析
自动检测表结构,识别字段名称、类型、主键、分区等要素的变化,支持字段新增、删除、类型调整的对比分析,帮助用户快速掌握结构演进情况,保障数据模型的稳定性。
元数据变更管理
跟踪元数据在生命周期中的变更(创建、修改、删除),并支持版本化管理与历史回溯,确保元数据演进过程透明可控,方便审计和问题追踪。
状态监控
实时监控数据源中表的新增与删除,自动捕捉数据资产变动,并通过告警机制及时推送,帮助用户快速感知和应对资产变化。
调度管理
提供可视化任务配置与调度能力,支持定时、周期和手动多种调度策略,并可实时查看执行状态和日志,实现任务运行的灵活管控与高效运维。
资产管理提供资产地图的列表化管理能力,以结构化方式展示和检索已生成的资产地图,便于用户快速定位、查看与维护资产全景。
资产清单管理
支持以列表形式集中展示所有已生成的资产地图,包含地图名称、所属类目、资产描述、创建时间、数据标签等信息,方便统一管理。
多类型资产管理
数据库表类型 —— 管理各类业务数据库中的表资产,支持结构化数据的管理。
API 类型 —— 支持对外部或内部 API 资产进行登记、调用。
文件类型 —— 覆盖常见文件资产的存储与管理,如 Excel、CSV、文档等,便于统一归档和共享。
🟡开源版不支持外部Api和非结构化数据。
多维度检索
提供按名称、类型、主题、创建时间等条件的快速检索功能,帮助用户高效查找目标地图。
操作与维护
提供地图的新增、编辑、删除等操作,帮助用户灵活维护和优化资产地图内容。
资产详情提供对单个数据资产的全方位信息展示与质量监控能力,覆盖基础属性、字段结构、质量评估、血缘关系等多维度内容,帮助用户全面掌握资产现状与价值。/
基础信息展示
显示资产的基本属性,包括名称、类型、所属主题、所属分类、创建人、创建时间等,确保资产信息清晰可见。
结构与字段信息
展示资产表结构与字段详情,包括字段名称、类型、长度、约束、默认值等,便于用户快速掌握数据结构。
血缘与依赖关系
提供资产的上下游血缘分析,直观展现数据依赖路径,帮助用户理解数据流向和影响范围。
质量评估任务管理
支持对单个资产配置质量评估任务,展示任务名称、执行策略、执行状态与执行时间,便于统一调度与监控。
质量维度统计
提供完整性、准确性、一致性、时效性、规范性等维度的质量统计,输出整体数据质量评分,并显示问题数占比。
质量趋势分析
通过图表展示数据质量在不同时间段的变化趋势,帮助用户跟踪质量改进效果。
规则配置与管理
展示与资产绑定的质量规则,支持规则的新增、编辑、删除与启用/禁用,确保质量控制的灵活性。
问题数据处理
对评估发现的异常数据提供修复入口,支持人工干预,保障数据质量持续优化。
资产审核提供数据资产的审核与发布流程管理,确保新增或变更的资产在上线前经过合规性、规范性和完整性校验,提升资产管理的可控性与可信度。/
审核任务管理
提供待审核资产清单,支持查看资产的基本信息、变更内容和提交人信息,便于审核人快速定位与处理。
审核操作
支持对资产进行通过、驳回、退回修改等操作,并可附加审核意见,确保审核结果透明。
数据查询提供对多源数据的统一查询与访问能力,支持灵活的查询条件配置和结果展示,帮助用户快速获取所需数据,提升数据使用的便捷性与效率。
多源查询支持
支持对接入的多种数据源(关系型数据库、大数据平台等)进行统一查询,避免跨系统切换。
结果展示与导出
查询结果支持表格化展示,并可按需导出为 Excel/CSV 等格式,方便后续分析与共享。
数据血缘提供数据资产间上下游关系的可视化追踪能力,帮助用户掌握数据从源头到应用的流向,提升数据溯源、影响分析与问题排查的效率。/
血缘关系可视化
以图形化方式直观展示表、字段、任务之间的上下游依赖关系,方便用户快速理解数据流转路径。
字段级血缘分析
支持精确到字段级的血缘追踪,明确字段来源与去向,保障数据口径一致性与可解释性。
上下游影响分析
在源数据或逻辑模型变更时,自动识别受影响的下游对象,帮助用户评估变更影响范围,降低风险。
多维度关联
血缘信息可结合资产、任务、规则等模块进行联动,支持跨模块的溯源与分析。
动态更新
血缘关系随数据集成与任务运行动态更新,确保展示结果与实际运行情况保持一致。
资产质量提供针对单个数据资产的质量评估与监控能力,覆盖规范性、完整性、准确性、一致性和时效性等维度,帮助用户全面了解资产健康度并持续改进。/
质量任务管理
支持为资产配置质量评估任务,查看任务名称、执行策略、执行状态和执行时间,方便统一调度与跟踪。
质量维度统计
从规范性、完整性、准确性、一致性和时效性五个维度对资产进行检测,输出整体质量评分和问题数据占比。
质量趋势分析
提供可视化图表,展示数据质量在不同时段的变化趋势,帮助用户跟踪改进成效。
规则配置与管理
支持在资产层面新增、编辑、删除和启用/禁用质量规则,确保质量控制灵活可配。
问题数据处理
对检测发现的异常数据提供修复入口,支持人工干预,保障资产数据质量稳定可控。
6数据治理稽查规则基于国家标准的方法体系,提供 完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性 五大质量维度的检查能力,帮助企业快速建立统一的数据质量评估与管控体系,确保数据准确、可靠。🟡1、开源版内置3个稽查规则,可参考进行二开;
2、商业版内置20+稽查规则。
规则清理
企业能够根据自身业务需求重新二开质量规则,提升规则的 灵活性与可控性,避免冗余和不必要的干扰。
质量维度配置
左侧规则树支持完整性、唯一性、有效性、一致性和时效性五大质量维度的分类管理,方便用户快速定位和维护。
标准规则录入
支持通过外部链接批量录入规则,包括编码、名称、描述、使用场景和示例,确保规则定义清晰、可复用,便于在不同场景下统一应用。
清洗规则提供面向六大质量维度的可配置清洗能力(准确性、完整性、一致性、唯一性、有效性、及时性),以标准化规则驱动自动处理,提升数据的可靠性与可用性。🟡1、开源版内置5个清洗规则,可参考进行二开;
2、商业版内置30+清洗规则。
准确性修正
定位并修正错误或不一致取值,涵盖异常值处理、格式标准化等,提升数据可信度。
完整性修复
填补缺失、删除无效记录,按规则补全必填字段,确保关键信息齐全。
一致性修正
统一单位、格式、编码和值域,消除跨源/跨表差异,保障口径一致。
唯一性维护
去重与重复实体合并,生成或校验唯一键,避免重复记录造成的统计偏差。
有效性处理
识别并替换非法值与脏数据,按取值范围与校验规则过滤,保证数据可用。
及时性调整
校正时间戳、补齐时间缺口,对齐时区/时效策略,保证时间维度准确与时序完整。
数据集成提供输入、输出与转化三类节点配置能力,覆盖多种数据库、大数据平台与流式消息系统,实现数据的灵活采集、清洗与分发,支撑复杂场景下的数据集成与加工需求。🟡1、开源版仅支持关系型数据库到关系型数据库的数据集成;
2、开源版内置3个转换组件,可参考进行二开;
3、商业版内置15+转换组件。
输入节点
支持从多种数据源接入,包括大数据平台(Hive、Doris、ClickHouse、Hbase)、主流关系型数据库(MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、达梦(DM8)、人大金仓(KingbaseES)、流式消息队列(Kafka)以及外部 API 接口,满足多源数据采集需求。
转化节点
支持对输入节点字段进行解析,结合数据清洗规则完成标准化与质量保障,确保输出数据的准确性与一致性。
输出节点
支持将数据写入至大数据平台(HDFS、Hive、HBase)、关系型数据库(MySQL、Oracle、达梦 DM8、金仓 Kingbase8),并可输出到 Kafka 等流式消息队列,实现多目标数据分发。
数据稽查提供对数据的系统化检查与稽核能力,基于预定义规则发现数据中的异常、缺陷和不一致问题,帮助用户及时定位风险,提升数据质量与可信度。/
稽查规则配置
支持按照完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等维度配置稽查规则,保障检查覆盖全面。
结果分析与展示
稽查结果以报表或图表形式呈现,直观展示问题数据数量、分布与占比,辅助用户理解问题严重程度。
问题数据处理
提供问题数据的标记、导出与修复入口,支持人工干预或与清洗规则联动,实现问题闭环处理。
数据清洗提供针对原始数据的自动化清洗与修正规则,支持多维度的数据质量处理,消除异常、缺失与不一致问题,保障数据的准确性、完整性和可用性。/
清洗规则配置
支持按准确性、完整性、一致性、唯一性、有效性、及时性等维度配置清洗规则,覆盖常见质量问题处理场景。
数据开发提供面向实时流处理的任务管理、开发与调试能力,基于 Flink 等流式引擎,支持高吞吐、低延迟的数据处理需求,帮助企业构建高效稳定的实时计算与开发环境。🟡开源版无大数据执行引擎(Hive、Spark、Flink)。
数据开发任务管理
支持实时数据任务的全生命周期管理,提供任务名称、类型、执行引擎、调度周期等信息的配置与查看;并具备任务状态监控与查询能力,帮助用户实时掌握任务进度与运行情况。
实时流数据开发
基于 Flink 执行引擎,支持实时同步与计算任务,提供调度周期与资源配置选项,保证任务可灵活调度与高效执行;同时满足高吞吐、低延迟场景下的实时处理需求。
IDE 工作台
提供可视化集成开发环境,支持 SQL 脚本编写、实时日志查看与任务调试;具备语法高亮、自动补全等辅助功能,提升开发效率与用户体验。
作业管理提供对数据作业的统一配置、调度、监控与优化能力,覆盖依赖关系、资源调度、异常处理与跨模块编排,确保数据处理流程高效、稳定、可控运行。/
任务依赖关系可视化配置
提供图形化界面,支持任务间依赖关系的拖拽式配置,直观定义执行顺序,自动生成任务流图,提升作业编排的清晰度与可维护性。
分布式负载均衡策略管理
在分布式环境下支持负载均衡策略配置,可根据任务优先级和资源使用情况动态分配计算资源,提升系统整体性能与任务执行稳定性。
自动重试策略配置
支持为任务设置自动重试机制,用户可自定义重试次数、间隔时间及失败处理逻辑,降低因临时错误导致任务中断的风险。
任务异常监控与告警中心
实时监控任务运行状态,对失败、超时、资源不足等异常情况进行告警通知,并支持问题处理机制(如任务重跑),确保异常及时响应。
整合数据集成与数据开发节点
将数据集成任务(如 ETL)与数据开发任务(如 SQL 脚本)统一纳入作业管理平台,实现跨模块任务编排与协同运行,提升整体数据处理的协同性与可扩展性。
运维管理提供作业与数据开发任务的集中管理与运行追踪能力,支持实例化运行、日志查看与问题排查,保障任务执行过程透明、可控与可复现。/
作业任务管理
支持查看作业实例列表,每次执行自动生成实例,便于运行记录追踪。提供树形结构的子任务展示,直观呈现任务层级与依赖关系。支持查看与下载各任务节点的执行日志,方便问题定位与分析。提供作业实例的重跑功能,确保任务在异常后可重复执行,提升稳定性。
数据开发任务管理
展示数据开发任务实例列表,支持统一的任务管理与进度跟踪。提供执行日志的查看与下载,辅助开发人员进行调试与问题处理。
数据填报提供基于模板的数据填报与上报能力,支持用户按需录入、修改和提交业务数据,确保数据采集的完整性与及时性,满足业务对数据补充与校正的需求。/
填报模板管理
支持创建与维护填报模板,灵活配置字段名称、类型、校验规则等,确保填报过程规范统一。
在线数据录入
提供在线表单式数据录入界面,支持数据的新增、编辑,提升填报效率。
项目基础管理提供对平台内项目的统一管理能力,支持项目的创建、维护与配置,明确项目边界与资源归属,帮助企业以项目为单位进行数据与任务的组织管理。/
项目创建与维护
支持项目的新增、编辑、删除与查询,形成统一的项目清单,便于集中管理。
成员与角色管理
支持为项目分配成员并配置角色与权限,保障不同角色在项目中的职责明确、权限可控。
7数据质量数据质量任务提供基于规则的数据质量检测与任务化管理能力,支持任务的配置、调度与结果跟踪,帮助用户持续监控数据质量,确保数据可靠、可用。/
任务配置与管理
支持数据质量任务的新增、编辑、删除与分类管理,覆盖任务名称、执行策略、评测对象和规则等要素。
多维度质量检测
可在任务中应用完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等质量规则,对目标数据进行全面检测。
调度与执行
支持定时、周期性和手动调度方式,保障任务灵活运行,满足不同业务场景的质量监控需求。
执行监控与日志
提供任务执行状态的实时监控,支持日志查询与下载,便于定位异常与优化任务配置。
结果展示与处理
以报表、图表形式展示检测结果,标注问题数据,并提供修复入口,支持人工干预或后续清洗联动。
质量任务日志提供对数据质量任务执行过程的日志记录与追踪能力,帮助用户全面掌握任务运行情况,快速定位问题环节,保障质量监控过程的透明性与可控性。/
执行过程记录
自动记录任务执行的全流程,包括启动时间、执行节点、规则应用情况与结束状态,确保过程可追溯。
异常信息捕获
在任务运行出现错误或规则校验失败时,实时记录异常详情,帮助用户快速定位并处理问题。
任务质量报告提供对数据质量任务执行结果的可视化报告展示与分析能力,从多维度输出检测结果与问题分布,帮助用户直观评估数据质量水平,指导后续优化与改进。/
报告生成
每次任务执行后自动生成质量报告,包含任务基本信息、执行时间、执行对象与规则覆盖情况。
质量指标统计
按完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等维度输出检测结果,提供问题数据量与占比,全面反映数据健康度。
问题分布分析
通过图表展示异常数据的分布情况,支持按表、字段、规则进行问题定位,帮助用户快速发现质量薄弱环节。
趋势对比
支持与历史报告进行对比,展示质量指标的改善趋势,帮助跟踪质量提升成效。
问题数据处理在数据质量评测过程中,系统可自动识别 异常或不合规数据,并支持用户进行 手动修复与调整,保证数据的 准确性和一致性。该功能帮助企业快速发现问题并及时处理,避免错误数据在业务中扩散,确保整体数据质量的可靠性。/
8数据安全资产敏感等级提供对数据资产敏感性的分级管理能力,根据数据类型与使用场景标注资产等级,帮助企业落实数据安全与合规要求,降低敏感数据泄露风险。/
等级定义与维护
支持定义多级敏感等级(如公开、内部、敏感、核心等),并可根据企业规范灵活调整,确保分级标准统一。
自动识别与标注
结合数据分类与规则库,支持对常见敏感信息(如身份证号、手机号、银行卡号等)进行自动识别,并标注对应等级。
数据资产分类与分级管理提供对数据资产的多维度分类与分级管理能力,通过业务属性、敏感等级等方式统一组织与标识资产,提升资产管理的规范性、安全性与可用性。/
多维度分类管理
支持按业务域、主题、类目等维度对数据资产进行分类,采用树形结构与多层级管理方式,确保资产组织清晰,便于快速检索与定位。
敏感等级分级
提供对资产敏感性的分级管理机制,支持定义公开、内部、敏感、核心等不同等级,保障数据在使用与共享过程中的安全合规。
数据安全技术防护提供多层次的数据安全防护能力,覆盖访问控制、数据加密、脱敏处理与操作审计,确保数据在存储、传输与使用过程中的安全性与合规性。/
访问控制
通过用户、角色与权限体系,对数据访问范围进行精细化控制,防止越权访问。
数据加密
支持对存储数据与传输数据进行加密,保障敏感信息在存储和传输过程中不被泄露。
数据脱敏
提供静态与动态脱敏能力,对敏感字段(如姓名、手机号、身份证号等)进行遮蔽或替换,确保数据在共享与使用环节中安全可控。
访问控制与权限管理提供基于用户、角色与资源的精细化权限管理能力,支持多级授权与灵活控制,确保数据与功能的访问安全、合规与可追溯。/
用户与角色管理
支持用户账号与角色的统一管理,提供角色创建、分配、绑定等操作,形成清晰的访问主体体系。
菜单与功能权限
提供基于角色的菜单、功能权限配置,灵活控制不同角色在系统中的可见范围与操作权限。
多级授权机制
提供部门级、项目级、资源级等多层次的授权能力,满足复杂组织架构下的权限分配需求。
数据权限控制
实现按组织、角色或用户维度的精细化数据访问控制。
9数据服务API管理提供统一的数据服务 API 管理与运维能力,支持 API 的全生命周期管理(创建、发布、调用、监控),帮助企业实现数据服务化交付,提升数据共享与复用效率。/
API 定义与创建
支持基于数据表、视图或模型快速生成 API,配置请求方式、参数、返回结果等信息,降低服务开发成本。
API 发布与调用
提供 API 的发布、下线与版本管理功能,支持通过统一入口调用,确保服务交付规范可控。
调用日志提供对 API 调用过程的日志记录与分析能力,帮助用户全面掌握调用情况、定位异常并进行审计,确保数据服务使用的透明性与可控性。/
调用记录管理
自动记录每次 API 调用的时间、调用方、请求参数与返回结果,便于追溯与问题分析。
性能指标统计
提供调用次数、响应时间、成功率、失败率等关键指标,帮助评估 API 性能与稳定性。
日志检索与导出
支持按 API 名称、调用时间、调用方等条件检索日志
API鉴权提供多种鉴权机制保障 API 调用安全,确保数据服务仅在授权范围内被访问和使用,降低越权访问与数据泄露风险。/
多种鉴权方式
支持基于 Token、API Key、OAuth 等多种鉴权方式,满足不同场景下的安全需求。
访问控制
可为 API 配置调用权限,限制调用方的身份、角色与访问范围,实现精细化管控。
API在线测试提供对已发布 API 的在线调试与验证能力,帮助用户快速检查 API 的可用性与返回结果,提升开发与运维效率。/
在线调试工具
提供可视化测试界面,支持输入请求参数、选择请求方式并直接发起调用,简化测试流程。
实时结果反馈
调用后即时返回响应结果与状态码,便于用户验证 API 的正确性与稳定性。
API黑名单、限流提供基于黑名单和限流策略的安全防护能力,控制恶意调用与过量访问,保障 API 服务的稳定性与安全性。/
调用黑名单
支持对指定调用方(IP、用户、应用等)加入黑名单,阻止其访问 API,防范恶意调用与越权访问。
访问限流
可设置调用频率、并发数及流量阈值,防止单一用户或应用因高频请求造成服务拥堵或资源耗尽。
10数据资源门户门户首页提供统一的门户入口与首页展示能力,以可视化方式集中呈现数据资产、任务运行、质量监控及服务调用等核心信息,帮助用户快速了解平台整体运行态势与关键数据指标。/
整体概览
集中展示数据资产数量、任务执行情况、质量评估结果、API 调用情况等核心指标,形成全局视图。
可视化看板
提供图表化仪表盘,直观呈现数据分布、趋势变化与运行状态,帮助用户快速发现问题与价值点。
服务资源提供统一的数据服务资源目录,支持检索、筛选与详情查看,帮助用户快速发现、理解并申请所需服务,提升服务获取效率与规范性。
目录查看
支持查看已发布的数据服务目录,帮助用户快速定位目标服务资源。
检索与筛选
提供普通搜索和多维度筛选功能,支持按服务名称、类型、分类等条件查找,提升服务发现效率。
服务资源列表
集中展示服务资源清单,支持查看详细信息、状态及申请流程,保障服务访问有序合规。
服务详情页
提供服务的详细介绍与使用说明,包括接口信息、调用方式、参数说明等,帮助用户快速理解并使用服务。
数据维护提供对基础数据的统一维护能力,支持数据的新增、修改、删除与查询,确保数据在全局范围内的完整性、准确性与一致性。
数据填报在门户端提供统一的数据填报入口,支持用户通过可视化表单录入和提交业务数据,确保数据采集便捷、规范,并能直接进入数据处理与分析流程。
资料中心在门户端提供统一的资料中心,集中展示平台使用指南、规范文档、培训资料和案例资源,帮助用户快速获取所需信息,提升自助学习与应用能力。
我申请的服务在服务门户端提供个人申请服务的统一管理入口,支持申请进度跟踪、服务详情查看与操作管理,帮助用户高效掌握已申请服务的状态与使用情况。
在线审批在服务门户端提供统一的在线审批入口,支持对用户提交的服务申请进行查看、处理与流转,确保审批流程高效透明,提升服务交付效率。
后台管理系统提供服务门户的后台管理能力,支持对门户内容、用户、权限及服务资源的统一配置与维护,保障门户的高效运行与可持续优化。
11数据可视化报表设计提供多维度数据分析与可视化展示能力,支持自定义报表设计与数据钻取,通过可视化拖拽方式快速生成图表和仪表盘,帮助用户高效洞察业务数据。/
多维度数据分析
支持按业务域、主题、时间等多维度对数据进行统计与分析,满足多场景的数据探索需求。
丰富的图表与模板
提供柱状图、折线图、饼图、仪表盘等多种图表类型,以及常用报表模板,便于快速生成报表。
自定义报表与钻取
支持用户自定义报表结构与展示样式,并提供数据钻取功能,实现从总体指标到明细数据的逐层分析。
大屏设计提供可视化大屏设计与展示能力,支持拖拽式布局和多类型组件配置,帮助用户快速构建数据大屏,实现业务指标的直观呈现与实时监控。
可视化编辑器
提供拖拽式设计界面,用户可自由添加、调整和组合图表、控件与背景,简化大屏设计流程。
丰富的组件库
内置多种图表类型(柱状图、折线图、饼图、地图、仪表盘等)和展示控件,满足多场景下的数据可视化需求。
自由布局
支持多组件的任意排版与大小调整,形成个性化、场景化的大屏展示效果。
数据实时接入
支持连接多源数据,并实现实时刷新与动态更新,保障展示内容的时效性与准确性。
预览与发布
提供大屏效果预览功能,支持一键发布至展示终端或门户,方便共享与展示。
仪表盘设计提供灵活的仪表盘设计与展示能力,支持多维度指标组合、可视化组件配置与交互分析,帮助用户快速构建业务监控面板,实现核心指标的实时掌握。
可视化编辑器
提供拖拽式设计界面,支持图表、文本、指标卡等组件的自由组合,简化仪表盘搭建流程。
多维指标展示
支持将业务指标按主题、时间、区域等维度进行组合展示,形成综合性监控视图。
丰富图表类型
内置折线图、柱状图、饼图、面积图、雷达图等多种图表,满足多场景的数据可视化需求。
12人工智能Text2SQL提供自然语言转 SQL 的智能查询能力,用户只需输入文本问题,系统即可自动生成对应 SQL 并执行,帮助非技术人员也能便捷获取数据,提升数据使用的普惠性与效率。/
自然语言解析
支持将用户输入的自然语言问题(如“查询上季度销售额”)自动解析为标准 SQL 语句。
语义理解与优化
结合领域语义与数据字典,优化 SQL 生成结果,确保查询符合业务语境与数据库结构。
多数据源支持
可对接 MySQL、Oracle、SQL Server、Hive 等多种数据库,实现跨源查询。
可视化结果展示
查询结果以表格或图表形式展示,用户无需额外操作即可查看分析结果。
ChatBI提供基于对话式交互的智能数据分析能力,用户通过自然语言对话即可完成数据查询、报表生成与趋势分析,帮助业务人员以最低门槛获取数据洞察,提升决策效率。
对话式查询
用户通过自然语言提问(如“本月销售额同比增长多少?”),系统自动解析并返回结果,无需编写 SQL。
即时可视化
支持将查询结果以表格、柱状图、折线图、饼图等多种形式即时呈现,增强数据理解效果。
多数据源接入
可连接关系型数据库、大数据平台等多类数据源,实现跨库、跨域的统一分析。
智能洞察
基于历史查询与数据模型,自动生成趋势解读与业务洞察,辅助用户发现潜在问题与机会。
13其他在线文档提供更完善的官方文档,包括部署、运维、API、最佳实践等,更新及时,结构完整。/
技术支持提供企业级技术支持服务,专属技术对接人,支持 SLA,7x24 或 5x8 等支持方式。🟡开源版通过Issues获取社区支持。
更新源码提供稳定版本更新通道,附带升级指导、补丁说明,长期维护兼容性及安全性。/

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