創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能，通過(guò)字段級(jí)別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對(duì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)源的用戶(hù)進(jìn)行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢(xún)大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對(duì)大表的查詢(xún)結(jié)果集訪問(wèn)條數(shù)，優(yōu)化查詢(xún)性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺(tái)，通過(guò)瀏覽器Web頁(yè)面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。用戶(hù)可以通過(guò)友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、修改、管理等操作，無(wú)需額外的客戶(hù)端軟件，增強(qiáng)了用戶(hù)操作的靈活性和便利性。客戶(hù)端和工具支持：通過(guò)使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動(dòng)，用戶(hù)可以在數(shù)據(jù)庫(kù)客戶(hù)端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析的應(yīng)用場(chǎng)景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 助力企業(yè)打造安全、高效的數(shù)字化工作環(huán)境。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)智能平臺(tái)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(tái)，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢(xún)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(kù)訪問(wèn)管理平臺(tái)，通過(guò)業(yè)界**的虛擬訪問(wèn)代理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán)、事中訪問(wèn)行為管控和動(dòng)態(tài)脫敏、事后訪問(wèn)日志審計(jì)，從而**降低數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的管理復(fù)雜度，滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。什么是上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是真的嗎數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)行為的全部日志記錄，滿(mǎn)足內(nèi)部審計(jì)和外部合規(guī)的要求。

數(shù)據(jù)庫(kù)操作的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時(shí)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(duì)和解決的問(wèn)題之一。數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護(hù)用戶(hù)的個(gè)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿(mǎn)足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱(chēng)和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具?；贏I大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)：語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)引擎，實(shí)現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配和分類(lèi)分級(jí)基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型在詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型建立語(yǔ)義級(jí)別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品節(jié)省數(shù)據(jù)庫(kù)客戶(hù)端成本。

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類(lèi)分級(jí)算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法，旨在滿(mǎn)足用戶(hù)不同的分類(lèi)需求，提高數(shù)據(jù)分類(lèi)的準(zhǔn)確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶(hù)可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱(chēng)，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動(dòng)化分類(lèi)分級(jí)：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動(dòng)切換至該算法模型，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶(hù)可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能可提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控.創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是真的嗎

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(wù)調(diào)度，確保任務(wù)高效執(zhí)行，減少對(duì)系統(tǒng)資源的依賴(lài)，提升整體性能。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提出了明確的規(guī)定和要求，為了降低數(shù)據(jù)庫(kù)操作的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)該建立健全的數(shù)據(jù)安全管理制度，包括規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程、加強(qiáng)安全培訓(xùn)教育、實(shí)施嚴(yán)格的權(quán)限控制和訪問(wèn)審計(jì)、采用先進(jìn)的加密技術(shù)等措施，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和安全性，維護(hù)用戶(hù)權(quán)益和企業(yè)的聲譽(yù)。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)管理者提供簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿(mǎn)足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設(shè)。

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