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暗數據發現與分類分級系統是一款面向暗數據進行自動化數據分析、分類的產品。暗數據發現與分類分級系統致力于認識數據，可實現自動化捕獲元數據、識別表格的類型、數據的語義內容和數據格式，并進一步分析表格之間的關聯關系以及表格包含的業務信息。源數據發現完成后會生成一份完整的分析報告，整個發現過程同時實現了數據口徑統一、數據標準的建立。
暗數據發現與分類分級系統可以多種數據源，包括關系型數據庫、NOSQL、hadoop等等，可以為元數據共享、數據分級分類、數據標準管理、數倉建模等多種應用場景提供技術支持，同時覆蓋了醫療、港口、金融、社保等行業。

1.發現作業配置

用戶在平臺上新建發現作業時，在選定數據源之后可以根據自身業務選擇特定行業模板，并設置抽樣行數來決定后續抽樣數據分析的抽樣規模；為了使用戶更詳細地了解每一步的發現結果，支持開啟人工干預來進行源數據發現。

2.元數據分析

對元數據信息進行統計分析，頁面上會展示所選數據源下每張表的表格元數據，包括表格規模、表格注釋、列數量、時間列數量、主鍵數量等信息；更細一步地，還統計了列級別的元數據，包括列注釋、字段類型、列長度、是否主鍵列等信息；此外，可以直接搜索表格名來查看具體某張表的元數據。

3.數據智能解析

根據內置的數據標準，實現自動識別數據格式，在此基礎之上，通過自然語言處理、特征分析等方法進行語義內容識別，幫助用戶快速認識數據；支持按表名、技術類型、業務類型等進行排序、篩選操作，同時可以查看列樣本數據，對分類錯誤的結果進行修改。數據智能解析的完成能夠幫助用戶自動生成一份像數據字典一樣的工具。

4.表格分類

對表格元數據信息進行特征提取，再結合數據智能解析的結果加以補充，然后用統計模型對表格進行分類；支持查看元數據和樣本數據，支持對分類錯誤的結果進行修改。

5.表格關聯分析

在數據智能解析和表格分類的基礎之上，通過提取數據之中隱藏的特征，根據特征去發現數據之間的聯系，使數據內部關系透明化；支持縮放、拖拽、點擊查看具體關聯關系等操作；支持查看元數據和樣本數據。

6.表格業務分析

直觀展示每張表格包含的業務內容，輸出得分最高的前三種類型和相應得分；支持點擊查看元數據詳情和圍繞選中目標表展開的關聯關系。

7.分析報告

自動生成一份包含元數據信息、列的技術類型及業務類型、表格的類型及關聯關系的源數據發現報告；支持以xml格式導出。

· 全面捕獲數據，適配多種數據源

暗數據發現與分類分級系統能夠適配多種數據源，包括關系型數據庫、NOSQL、hadoop等，通過廣泛的適配各種各樣的數據源掃描相關數據，充分利用數據庫內的數據信息進行統計分析，從而可以得到全面的關于數據分布、規模、種類的分析結果。

· 統一數據口徑，建立數據標準

內置的數據口徑、標準和規則非常完善和健壯，進而幫助我們統一數據口徑、建立數據標準。通過內置的數據標準可以識別數據的技術類型和業務類型，可以明確的識別身份證號碼，姓名，地址，編號等，把不可認知的數據變成有價值的數據。

· 內置業務模型，適配多種行業

美創歷經10年深入行業的研究，在金融、醫療等各行業積累了大量的經驗。憑借這些豐富的行業經驗，源數據發現平臺對醫療、港口、金融、社保等行業做了專門的適配，內置了我們的業務模型，支持通過增加語料完成業務模型自學習，使得源數據發現平臺可以很好地在這些行業得以應用。

· 對外接口豐富，橫向方案拓展

暗數據發現與分類分級系統提供多種對外接口，能與其他系統進行交互，在數據脫敏、數據分級分類、數倉建模、數據標準管理等方面進行協作，更大的發揮數據的利用價值。

· 分析結果可視化，快速了解數據

暗數據發現與分類分級系統提供了豐富的圖表，通過可視化的方式展示數據資產報告，直觀清晰的展現數據富含的意義，使得用戶可以快速的較容易的了解數據，同時支持用戶對圖表進行點擊查看、縮放、拖拽并進行修改等操作，在幫助用戶迅速了解大量數據的同時增加了交互性。

· 暗數據資產化，從數據認識數據

暗數據發現與分類分級系統內置了機器學習模型和豐富的語義資料，在面對不同行業多樣化的數據時，可以自動適配進行發現。通過源數據發現可以開發隱藏數據包含的價值，將用戶不理解的看似無用的數據變成分類完善、容易理解、有業務價值的數據，并通過可視化的方式呈現，將最基礎的數據資產變成了優質的數字資產。相較于未進行源數據發現之前，用戶可以對數據有一個更直觀、清晰的認識，也可以對優質的數字資產進行數據分析、數據業務等更多的運用，從數據認識數據，實現暗數據資產化。

· 構建數據地圖

實現源數據的數據地圖展示功能，以數據地圖對分析結果的各類表格關聯關系、數據關系等進行分層次的圖形化展示，并通過不同層次的圖像展示粒度控制，滿足開發、運維或者業務上不同應用場景的數據查詢和分析需要。