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- 結構化數(shù)據(jù)管理 內容精選 換一換
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提供統(tǒng)一文檔中臺，支持多種文件格式預覽、存儲 滿足多人、多地、多層級、內外協(xié)作需求 業(yè)務挑戰(zhàn)2：團隊知識不能有效流動，內部出現(xiàn)文件信息孤島 缺乏可協(xié)作的結構化文檔，難以沉淀寶貴經驗 知識庫不支持隨時隨地訪問，團隊知識難以有效流動 使用石墨后：實現(xiàn)云端 知識管理 共享，方便企業(yè)全員隨時快速訪問 全站文字檢索，快速定位相關資料，云端知識共享來自：云商店數(shù)據(jù)庫的基本特征是：數(shù)據(jù)結構化， 數(shù)據(jù)共享度高，冗余度低，易于擴展； 數(shù)據(jù)獨立性高。 結構化 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)的結構化，這是數(shù)據(jù)庫的最主要的特征之一。這里所說的“整體”結構化，是指在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不再僅針對某個應用，而是面向全組織；不僅數(shù)據(jù)內部是結構化，而且整體式結構化，數(shù)據(jù)之間有聯(lián)系。來自：百科
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回給用戶。 火車票識別 識別火車票上的主要字段進行結構化識別，包括車票上的主要字段進行結構化識別，包括車票號碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價、席別、姓名等 識別火車票上的主要字段進行結構化識別，包括車票上的主要字段進行結構化識別，包括車票號碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價、席別、姓名等來自：專題，比如身份證號、銷售數(shù)據(jù)等，完全公開狀態(tài)的多人協(xié)同編輯就有些不適用。而且多人協(xié)同編輯時，我們收集到數(shù)據(jù)也經常會是「五花八門」，缺少規(guī)范與結構化。 針對這種情況，我們還有另一種選擇——石墨表單，將預先設置好題型的表單分享給相關人員，大家獨立填寫互不干擾，數(shù)據(jù)也更加的規(guī)范化，而且通過來自：云商店
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關聯(lián) LTS 日志流:請求消息 快速查詢:查看上下文 查看組合應用系統(tǒng)日志:查看系統(tǒng)日志 日志結構化配置:創(chuàng)建結構化配置 日志結構化配置:創(chuàng)建結構化配置 查詢流日志列表:響應參數(shù) 可視化分析ELB日志:新建可視化圖表 結構化配置:結構化原始日志 API概覽:服務管理接口 日志搜索:操作步驟 查看設備詳情:查看審計日志來自：百科![]()
來自：專題![]()
2版本，Kibana目前支持7.6.2和7.10.2版本。 云搜索服務是一個基于Elasticsearch且完全托管的在線分布式搜索服務，為用戶提供結構化、非結構化文本、以及基于AI向量的多條件檢索、統(tǒng)計、報表。完全兼容開源Elasticsearch軟件原生接口；它可以幫助網站和APP搭建搜索框來自：專題![]()
識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 通用文字識別 提取圖片內的文字及其對應位置信息，并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進行結構化整理工作。 手寫文字識別 識別文檔中的手寫文字信息，并將識別的結構化結果返回給用戶。 網絡圖片識別 自動識別網絡圖片內的所有來自：專題![]()
于對外募集基金、自營基金、直接投資等多種業(yè)務管理模式。泛微全程數(shù)字化投資項目管理方案 “募、投、管、退”全過程管理 項目投資管理數(shù)據(jù)庫 結構化管理投資數(shù)據(jù) 募資流程：通過數(shù)字化流程，全程記錄募資申請、資料上傳、協(xié)議簽訂全過程。臺賬管理：流程歸檔形成基金信息庫、投資人信息庫、基金管來自：云商店![]()
各門店資料存儲零散，無法在企業(yè)內實現(xiàn)沉淀、流轉、傳承 使用石墨后：實現(xiàn)企業(yè)新人知識庫，建立員工培訓標準化方案 隨寫隨存即歸檔，知識分享門檻大大降低 結構化資料庫清晰易讀，復用率高 豐富的企業(yè)知識庫，新人快速上手工作 02 石墨文檔 70 萬家企業(yè)的共同選擇 截至 2020 年 12 月，已有近來自：云商店![]()
09:24:10 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點： 1.數(shù)據(jù)結構化 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)的結構化，這是數(shù)據(jù)庫的最主要的特征之一。這里所說的“整體”結構化，是指在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不再僅針對某個應用，而是面向全組織；不僅數(shù)據(jù)內部是結構化，而且整體式結構化，數(shù)據(jù)之間有聯(lián)系。因為數(shù)據(jù)是面向整體的，所以來自：百科![]()
單有序的方式展示、方便快捷的方式進行查詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結構化和非結構化進行分析。結構化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內容做結構化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 云日志 服來自：專題![]()
式展示、方便快捷的方式進行查詢，并且可以長期存儲。 云日志服務采集到日志數(shù)據(jù)按照結構化和非結構化進行分析。結構化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內容做結構化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 云日志服來自：專題![]()
整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài)，對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢 了解詳情 云上全場景覆蓋 整合云上各類數(shù)據(jù)源，支持結構化和非結構化類型數(shù)據(jù)，支持云原生和E CS 自建場景 整合云上各類數(shù)據(jù)源，支持結構化和非結構化類型數(shù)據(jù)，支持云原生和ECS自建場景 了解詳情 無需安裝Agent 云原生數(shù)據(jù)安全平臺，無需安來自：專題![]()
OCR ），支持身份證、駕駛證、行駛證、護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取。 票據(jù)類OCR 票據(jù)類OCR（ Receipt OCR ），支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、醫(yī)療發(fā)票等各種發(fā)票和表單圖片上有效信息的自動識別和結構化提取。 行業(yè)類OCR 行業(yè)類OCR（Domain OCR），支來自：百科![]()
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oudTable 圖2車企數(shù)字化服務轉型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運營商大數(shù)據(jù)分析 運營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結構化的基站信息數(shù)據(jù)，非結構化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求， DLI 服務提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢來自：百科![]()
單有序的方式展示、方便快捷的方式進行查詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結構化和非結構化進行分析。結構化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內容做結構化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 云日志服務提供實時日志采集功來自：專題![]()
表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 2、通用文字識別：提取圖片內的文字及其對應位置信息，并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進行結構化整理工作。 3、手寫文字識別：識別文檔中的手寫文字信息，并將識別的結構化結果返回給用戶。 4、網絡圖片識別：自動識別網絡圖片來自：專題![]()
證件圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取。 ●票據(jù)類圖片讀取文字支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、醫(yī)療發(fā)票等各種發(fā)票和表單圖片上有效信息的自動識別和結構化提取 ●行業(yè)類圖片讀取文字支持物流面單、醫(yī)療化驗單據(jù)等多種行業(yè)特定類型圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升。來自：專題![]()
●證件類圖片讀取文字支持護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取。 ●票據(jù)類圖片讀取文字支持各種票據(jù)和表單圖片上有效信息的自動識別和結構化提取 ●行業(yè)類圖片讀取韓文支持物流面單、醫(yī)療化驗單據(jù)等多種行業(yè)特定類型圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升。 ●定制模板圖片讀來自：專題
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