数据中台数据模型管理能力演示

🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。

AllData数据中台的数据模型管理功能通过支持多种数据源，使得用户可以根据实际需求选择合适的数据源进行数据模型的创建和管理。

这不仅可以提高数据模型的准确性和可靠性，还可以加快数据分析和决策的速度。

AllData数据中台数据模型管理功能所支持的数据源，包括：

1.1 结构化数据源

• 关系型数据库：MySQL、Oracle、PostgreSQL等，这些数据库存储着结构化的数据，方便进行数据模型的创建和管理。

1.2 非结构化数据源

• 文件存储：Hadoop HDFS、Amazon S3等，这些存储系统可以处理大规模的非结构化数据，文本文件、图片、视频等。
• NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra等，这些数据库适用于存储半结构化和非结构化的数据。

1.3 实时数据源

• 消息队列：Kafka、RabbitMQ等，这些消息队列系统可以实时地接收和处理数据流，为数据模型提供实时的数据更新。
• 流处理平台：Apache Flink、Apache Storm等，这些平台可以实时地处理和分析数据流，并将结果存储到数据模型中。

1.4 其他数据源

• API接口：通过调用第三方API接口，可以获取外部系统的数据，并将其集成到数据模型中。
• 日志文件：服务器日志、应用日志等，这些日志文件包含了丰富的业务信息，可以用于数据模型的训练和预测。

二、数据模型查询页面

在AllData数据中台，用户可以方便地查询和管理数据模型。

数据模型查询页面提供了多种查询条件，如模型名称、创建时间、修改时间等，用户可以根据这些条件快速定位到所需的数据模型。

三、功能能力演示

3.1 数据模型管理

• 在页面上点击“新建”按钮，开始创建新的数据模型。
• 填写模型的名称、描述等基本信息，并设置数据字段。字段部分可以添加多个字段，每个字段都需要设置字段名、数据类型、长度等属性。
• 完成后点击“保存”按钮，将新建的数据模型保存到AllData数据中台。

3.2 增加模型基本信息

• 在创建或编辑数据模型时，用户可以点击“操作-修改”按钮来增加新的字段。
• 设置字段名、数据类型、长度等属性，并根据需要选择是否为主键、是否允许为空等选项。
• 完成后点击“保存”按钮，将新增的字段保存到数据模型中。

3.3 修改模型字段信息

• 编辑字段时，可以修改字段名、数据类型等属性。

3.4 修改模型页面属性

3.5 管理数据列表

3.6 数据管理-主数据新增

3.7 数据管理-修改主数据

3.8 数据管理-删除主数据

• 删除字段时，将永久删除所选的字段。

删除成功。

四、注意事项

4.1 数据模型命名规范

建议遵循一定的命名规范，以便更好地管理和识别数据模型。

4.2 数据类型选择

在添加字段时，需要根据实际需求选择合适的数据类型，以确保数据的准确性和一致性。

4.3 定期维护数据模型

随着业务的发展和数据的变化，数据模型也需要进行定期维护和更新。用户需要定期检查数据模型的准确性和完整性，并根据需要进行修改和优化。