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數據雷達DR提供了強大的數據分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創建和管理數據分類分級模板，以滿足不同行業和業務領域的需求。以下是該功能的關鍵特點：自定義模板創建：用戶可以根據自身業務需求和數據特點，自定義創建數據分類分級模板。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量等參數，定制符合自己業務需求的模板。內置模板資源：平臺內置了多個常見行業領域的內置模板資源，包括金融行業、汽車行業等，用戶可以基于這些內置模板資源快速創建模板，節省了模板創建的時間和成本。算法關聯支持：用戶可以在模板中手動關聯類別和算法，也可以利用平臺提供的數據目錄提取算法并自動關聯，實現數據分類分級模板與算法的智能關聯和匹配。模板部門內共享：數據分類分級模板支持部門內共享，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。本地上訊數據網關廠家價格企業急需一個集中的數據庫管理平臺，實現對所有數據庫的統一管理和監控。

隨著人工智能和自動化技術的應用，數據網管的工作方式也在發生變革。通過使用自動化工具和腳本，數據網管可以實現一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監測和報警等。人工智能技術可以幫助數據網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優化。例如，通過分析歷史數據和網絡行為模式，預測可能出現的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數據網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統發出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數據網管需要憑借自己的專業能力進行干預和解決。

數據分類分級落地面臨的挑戰，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據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則可復制性比較差，數據分類分級規則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。自動化的數據特征提取和數據模型訓練，消除了規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據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數據就可以實現數據類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數據類型編寫和維護，**降低了傳統數據分類分級技術涉及的規則編寫和維護成本。上訊數據網關產品節省數據庫客戶端成本。

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數據雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數據分類分級產品，能夠針對關系性數據庫、NoSQL數據庫和數據倉庫等實現元數據掃描、數據目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統的數據分類分級產品，數據雷達產品具有如下優勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現同時針對數據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數據類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數據分類分級的準確度。可復制性更好基于AI大模型，通過針對數據字段的內容進行訓練，在不依靠數據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據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據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數據就可以實現數據類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數據類型編寫和維護。一站式上訊數據網關要求