云服务器内容精选
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应用场景 在全球技术进步、市场环境变化以及政策引导下，产业数字化转型是必然趋势，但企业在数字化转型过程中存在诸多挑战： 数据整合与共享难题：在设备制造生产管控中，各部门之间往往存在数据壁垒，导致客户数据难以实现整合和共享。 数据不透明与不一致：在设备制造过程中，由于数据分散在多个系统和部门中，客户往往面临数据不透明和不一致的问题。 数据安全性与隐私保护：设备制造行业涉及大量敏感数据，如设备参数、客户信息等。由于 数据治理 缺失或不足，可能面临泄露和滥用的风险。 数据质量与可靠性问题：由于数据采集、存储、处理等环节的不规范，数据可能存在质量问题，如数据错误、缺失、重复等。 本章节介绍如何通过智能数据平台对企业数据资源进行全面管理和治理。以数据之治，铸就企业数字基石，助力企业数字化转型。
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方案优势 竞争力： 全面性：涵盖数据全生命周期各环节，支持各种数据源的接入，能够满足客户提供一站式数据治理服务； 合规性：内置行业模板，保障数据治理过程符合法律法规要求。 可拓展性：模块化设计，可根据企业需求进行灵活配置以及拓展功能；结合华为云服务，可快速进行适配和部署； 易用性：直观操作界面和友好用户体验，可快速上手，降低学习和使用成本； 安全可靠：结合 华为云计算 、存储、网络以及LTS/APM运维能力，实现解决方案稳定、安全、灵活扩容的对外服务能力。借助华为云CSE、redis、kafka、 GaussDB for MySQL的灵活弹性，保障数据治理流程中突发场景下的解决方案的可靠性和高效数据处理能力。 价值： 通过数据梳理、采集、存储、管理、应用帮助企业实现数据资产的最大化利用，提升数据质量和安全性，确保数据合规性，从而推动业务决策的科学化、标准化和智能化。 确保数据质量和准确性：通过数据清洗、标准化、验证等手段，提高数据的准确性和一致性，减少因数据质量问题导致的决策失误。 强化数据安全与隐私保护：采取先进的 数据加密 、访问控制等技术，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。 优化数据访问与共享：简化数据访问流程，提高数据共享效率，打破数据孤岛，实现数据资源的充分利用和协同工作。 提升数据价值与利用率：通过数据挖掘、分析等技术，发现数据中的潜在价值，为业务创新和发展提供有力支持。
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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云资源 规格 数量 每年费用（元） NAT 中型 1 5,865.00 EIP 包年包月, 100M 1 77,150.00 ECS 节点资源规格: 32vCPU&64G内存&系统盘100G 通用计算增强型 | c7.8xlarge.2 | 32vCPUs | 64GiB 4 134,320.00 ECS 节点资源规格: 16vCPU&32G内存&系统盘60G 通用计算增强型 | c7t.4xlarge.2 | 16vCPUs | 32GiB 1 18,684.00 ECS 节点资源规格: 16vCPU&16G内存&系统盘60G 通用入门型 | t6.4xlarge.1 | 16vCPUs | 16GiB 1 6,720.00 OBS 10T存储包 1 11,529.00 EVS 通用型SSD100 GiB | IOPS上限3,000 | IOPS突发上限8,000 6 4,200.00 ELB(内网) 实例类型: 独享型 | 10M 1 13,151.00 Redis 8G 主备 1 6,353.00 Kafka kafka.8u16g.cluster | 单个代理TPS 150000 | 单个代理最大分区数 1000 | 单个代理消费组数 150 | 单个代理流量规格（MB/s）375 代理数量 3 单个代理存储空间 高IO 200G 1 78,900.00 GaussDB(for MySQL) 独享型 | x86 | 8 vCPUs | 32 GB | 存储空间 300G 1 54,080.00 CSE 实例数 500 1 10,020.00 以下为可选 APM 企业版初级Agent包 1 700.00 CFW 标准版 1 30,500.00 WAF 独享模式 | WI100 | ¥13.10/小时 1 990.00 DDoS 免费版 1 0 总计：453,161.00 （必选：420,971.00 可选：32,190.00 ）
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数据治理 元模型管理：元数据存储库的数据模型，定义元数据的属性、关系的模型叫做元模型，每类元数据都对应一个元模型。 图17 元模型管理 在元模型管理页面，可以编辑维护库、表、字段元模型信息。 图18 编辑元模型 在元模型管理页面，单击“编辑”，可以编辑元模型信息。 元数据管理：元数据管理主要用于组织、存储、维护和利用描述数据的数据（即元数据）。 图19 元数据管理 在元数据管理页面，可以编辑维护库、表、字段元数据信息。 图20 编辑元数据 在元数据管理页面，单击“编辑”，可以编辑元数据信息。 元数据分析：元数据分析的主要目的是深入了解数据的各个方面，包括数据的结构、质量、来源、使用方式等，支持查看元数据血缘分析、影响分析等。 图21 元数据分析管理 在元数据分析页面，支持查看库、表、字段的元数据分析。 图22 血缘关系 血缘分析主要用于表示数据与数据之间的关系。主要包括表级血缘关系和字段血缘关系。
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数据集成 数据源：数据源管理主要进行数据源连接配置&管理。 图1 连接池管理 在连接池管理页面，可以新建、编辑、查询、查看数据源配置信息。 图2 新建数据源 在连接池管理页面，单击“新建”，可以新建数据源配置信息，内容包含数据源名称、分类类型、用户名、密码、源类型、IP、端口、库名、数据源描述等。 数据集：用于数据的主题域和主题管理，并支持主题下创建数据存储的库表模型。 图3 主题域管理 主题域管理，用于数据的主题域管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图4 新建主题域 在主题域管理页面，单击“新建”，可以新建主题域信息。 图5 主题管理 主题管理，用于数据的主题管理，可以新建、编辑、查询、查看主题信息。 图6 新建主题 在主题管理页面，单击“新建”，可以新建主题信息。 图7 数据库管理 数据库管理，用于数据存储的数据库管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图8 新建数据库 在数据库管理页面，单击“新建”，可以新建数据库信息。 图9 表管理 表管理，用于数据存储的表模型管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图10 新建表 在表管理页面，单击“新建”，可以新建表模型信息。 项目管理：项目管理是数据处理集中管理的基本单元，完成具体数据处理任务的集合。该模块主要用于数据采集、处理的可视化编排和执行。 图11 项目管理 项目管理，用于数据处理任务的项目管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图12 新建项目 在项目管理页面，单击“新建”，可以新建项目信息。 图13 工作流管理 工作流管理，用于数据采集、处理和流转的流程配置管理，支持新增、编辑、删除、上线、运行等操作。 图14 新建工作流 在工作流管理页面，单击“新建”，可以可视化配置工作流信息。 图15 任务管理 任务管理，用于数据处理任务的管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图16 新建任务 在任务管理页面，单击“新建”，可以新建任务信息。
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实施步骤 本方案包括八大模块，每大模块的每个功能模块都有其独立的实施步骤 图1 数据管理&数据应用 以大数据管理服务为例子，其实施步骤大体包含以下内容: 表1 大数据管理服务 项目阶段 服务内容 服务需求调研 / 服务方案设计 / 数据汇聚 包括 互联网数据采集 数据库数据抽取 接口对接 日志文件收集 数据标准化 数据清洗 数据转换 数据去重 数据排序 数据建模 标准数据模型 应用数据模型 知识图谱 +HI专家智能 数据结构化 网页/文档的数据结构化 图像OCR 语音识别 语义分析NLP 数据质量检查与管理 实时/周期的数据质量检查 实时/周期数据质量报告 检查内容包括:准确性、一致性、重复性、实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性等。 数据资产收集与管理 实时/周期数据资产收集 实时/周期数据资产报告 数据血缘提取与管理 实时/周期数据血缘提取 数据血缘地图维护 其提取的粒度为数据列 数据合规检查与管理 实时/周期数据合规检查 实时/周期数据合规报告 其内容包括法律遵从性、隐私保护、数据最小化、数据保留政策、数据主体权利、数据泄露管理等。 数据安全加固与管理 实时/周期数据安全检查 及时的数据安全加固 其内容包括访问控制、数据加密、数据备份、漏洞管理、安全审计、风险评估、数据脱敏等
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应用场景 以互联网、零售、制造这三个行业为例，介绍客户的典型方案场景和痛点 场景一 ：互联网行业电商大数据迁移 客户的痛点: 在不同云厂商间迁移，需要迁移脚本和作业，通常在不同厂商云之间，脚本的语法上存在兼容性和性能、配置等问题。 解决方案: 提供专业的大数据迁移技术服务。 提供不同厂商云之间的脚本语法映射表。 提供不同厂商云的平台配置、和性能调优手册。 场景二 ：零售行业，数字化营销，大数据运营。 客户的痛点: 如何高效选址 如何高效准确定位客户群体 如果高效为客户提供线上线下一体化的服务 解决方案: 提供专业的大数据运营服务。 提供先进的大数据治理工具、平台。 提供高性能的用户画像、市场画像等大数据运营工具。 场景三 ：制造行业，电子元件，大数据运维 客户的痛点: 在制造行业，企业通常需要时刻监控设备的运行情况。 解决方案: 提供专业的大数据运维服务。 提供先进的大数据运维监控平台工具。 提供全部的大数据运维案例和预案。 本章节介绍如何基于华为云基座、华为云服务平台、华为云工具平台设计，提供从大数据咨询、调研到大数据运营分析的全技术栈和端到端的服务和交付能力。
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方案优势 此解决方案本身具备如下优势： 方案灵活：可拆分配置的8大服务模块，满足客户定制服务需求，节约客户开支，提高付费意愿。 一专多能：以大数据迁移、接入、开发为主的技能优势为入口，拓展全场景的大数据服务能力。 通用模式：7年+的大数据技术专业经验，打磨出面向底层方法论的通用大数据服务模式、模型。 此人力服务型解决方案依托深厚的公司实力、团队能力和技术能力： 公司实力： 9年的行业经验，20+领域的覆盖，服务过1000+家的企业。发明专利10+项，各类ISO/政府/企业认证资质10+项，软件著作权50+项。公司投入巨大，大数据相关行业的项目管理经验丰富。 团队能力： 专业人才充足：数据管理与分析服务团队200+人，共考取100+张大数据开发/ 数据仓库 相关的能力认证证书。 服务分布广泛：分布北京、深圳、江苏、湖北等地，能及时响应全国项目的服务需求。 项目经验丰富：2022-2023年度服务10+家大数据客户。 技术能力： 具备从大数据咨询、调研到大数据运营分析的全技术栈和端到端的服务和交付能力。具备7+年的大数据技术使用和服务经验。
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资源和成本规划 表1 云服务成本规划 序号 云服务名称 云服务类型 规格 数量 计费模式 计费周期 参考价格 1 VPC VPC名称: iotstage-vpc-1872911 / 1 无需选择计费模式 无需选择售卖周期 -- 2 SG SG 安全组名称: iot_sg 1 无需选择计费模式 无需选择售卖周期 -- 3 ModelArts MODELARTS 计算型GPU(Vnt1 NVLINK 32G) 实例 modelarts.bm.gpu.v100NV32 购买时长: 1000h 1 包周期 1年 24500 4 DLV GeneralCloudService 基础班 1 包周期 1年 60 5 ServerGroup ECS.ServerGroup 云服务器组名称: ServerGroup-d39fa3 | 策略: 反亲和 1 无需选择计费模式 无需选择售卖周期 -- 6 OBS OBS OBS桶名: iotstage-obs-8t8cie 数据冗余存储策略: 多AZ存储 存储类别: 标准存储 桶策略: 私有 1 按需 无需选择售卖周期 0.139 7 RDS RDS 数据库引擎: MySQL 数据库版本: 8.0.28 实例类型: 主备 性能规格: 独享型云盘SSD | 16vCPUs | 128GB 存储类型: SSD云盘 磁盘大小: 40GB 1 包周期 1个月 6944 8 DataArtsStudio DGC 版本 初级版 企业项目: 0 1 包周期 1个月 2000 9 DIS GeneralCloudService ["分区:普通 | 分区数量：1","消息数量:普通 | 平均消息大小: 1KB | 平均写入消息数: 1"] 1 按需 无需选择售卖周期 0.1 10 CDM CDM 实例规格: cdm.large | 8核 16G | 0.8/3 Gbps | 20 1 按需 无需选择售卖周期 ¥2.25/小时 11 GesPackage GESPackage 鲲鹏百万边图 1 包周期 1个月 3000 12 CSS CSS 集群版本:7.10.2 节点规格:ess.spec-4u32g | 4 vCPUs | 32 GB 节点存储类型:超高I/O | 100 GB 1 包周期 1个月 4566.96 13 CloudTable GeneralCloudService ["Front End计算规格:4U16G * 3节点","Front End存储规格:高IO | 300GB * 3节点","BE计算规格:4U16G * 3节点","BE存储规格:高IO | 400GB * 3节点"] 1 按需 无需选择售卖周期 8.829 14 DWS DWS 产品类型: 标准数仓 计算类型: 弹性云服务器 存储类型: SSD云盘 部署类型: 集群 CPU 架构: X86 节点规格: dwsx3.16U64G.16DPU | 16 vCPUs | 64 GB 热数据存储: 100 GB 企业项目: 0 1 包周期 1个月 8664 15 GeneralCloudService GeneralCloudService ["CUs:弹性资源池 | 64"] 1 包周期 1个月 10880 16 MRS MRS 集群版本 MRS 3.1.0 集群类型 自定义集群（仅MRS 3.x版本支持） 组件 [Hadoop, ZooKeeper, Ranger] 集群节点组 master_node_default_group 实例规格: ac7.4xlarge.4.linux.bigdata(16U 64G) 系统盘: 超高IO 480GB X1 数据盘: 超高IO 600GB X1 实例数量: 3 node_group_1 实例规格: ac7.4xlarge.4.linux.bigdata(16U 64G) 系统盘: 超高IO 480GB X1 数据盘: 超高IO 600GB X1 实例数量: 3 1 包周期 1个月 18983.04 17 ECS ECS.CloudServer ECS 名称 iotstage-ecs-fb1c38 CPU架构 x86计算 规格 通用计算增强型 | ac7.4xlarge.4 | 16vCPUs | 64GiB 镜像来源 公共镜像 镜像 CentOS 7.6 64bit 系统盘 极速型SSD, 100GiB 数据盘 1块 | 极速型SSD, 100GiB 1 包周期 1个月 2184.32
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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云资源 规格 数量 每月费用（元） VPC 网段选择172.16.0.0/16，其他采用默认配置 1 00.00 Subnet 网段选择172.16.0.0/24，其他采用默认配置 1 00.00 安全组 根据需要开通入方向3306等端口 1 00.00 WAF 入门版 1 99.00 SFS 通用型，标准版 1 200.00 RDS 数据库引擎: PostgreSQL 数据库版本: 11 实例类型: 单机 性能规格: 通用型 | 4vCPUs | 16GB 存储类型: SSD云盘 磁盘大小: 100GB 1 580.00 GaussDB-NoSQL 数据库类型: MongoDB 实例类型: 副本集 云服务器规格: geminidb.mongodb.repset.xlarge.4 | 4 vCPUs | 16 GB 节点数量: 3 存储类型: SSD盘 存储空间 (GB): 500 1 4130.00 EVS 通用型SSD | 200 GB 1 140.00 ELB 共享型 1 150.00 ECS CPU架构x86计算 规格内存优化型 | m6.2xlarge.8 | 8vCPUs | 64GiB 镜像CentOS 7.9 64bit 系统盘通用型SSD, 40GiB 1 1292.00 EIP 全动态BGP | 独享带宽 带宽名称: ecs-eip | 1 Mbit/s 1 23.00 ADD 接入类型: 网站类 防护区域: 中国大陆 线路资源: BGP 业务接入点: 华北1 IP类型: IPv4 保底防护带宽: 10G 弹性防护带宽: 10G 业务带宽: 100Mbps 防护 域名 数: 50 1 8820.00 总计：15434.80
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新建卡片 仪表板右上角单击新建卡片，选择可视化图表。 弹框左侧是数据集列表，可选择平铺和目录两种形式查看，也可以针对数据集类型进行查找；右侧是数据集详情（包含数据集名称、类型、所有者、行列数、更新时间、字段等），选择目标数据集，单击确定进入可视化编辑。 图1 可视化效果展示 图2 选择数据表 可视化编辑页分数据集相关、配置区和预览区三大块。数据集面板右上角单击切换数据集，可一键轻松切换数据集，无需重建卡片。单击数据集预览，可针对数据集内30行数据进行浏览。 单击搜索字段，针对数据集字段较多的情况，可快速找到指定字段，新建字段，可与数据集内一样新建计算字段和分组字段。蓝色是数据集内维度字段，绿色是数据集内数值字段，按需进行单个拖拽或批量拖拽即可。 图3 用户数据分析1 将所需维度和数值分别拖拽至绘制区，默认展示单柱图。根据需要在可视化图表类型里任意筛选图形。不同图表所需维度和数值数量不同，预览区内会有图表制作提示。 针对基础图表，可进行附加操作，让图表变的更清晰美观。如，将单价拖拽至工具提示，针对重要非必要的数值只有在鼠标移至图表时才会展示。还可以将营业额拖拽至排序，让图表按照年龄分组升/降序展示。单击数据标签，数值可直接显示在图表上。图表右上角可进图表切换，左上角更改后自动刷新数据可以实时刷新展示，最后将卡片名称修改并进行保存即可。 图4 用户数据分析2 图5 用户年龄结构
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卡片管理 卡片标题栏左上角显示卡片名称，右上角单击齿轮，可见针对该卡片可以进行的操作。 单击编辑进入卡片可视化编辑页，针对卡片展示效果可以进行二次修改。单击另存为，可以复制卡片，卡片名称默认“xx_副本”可以修改默认名称和页面保存的路径。单击移动，可以将卡片移至其他页面。单击删除，卡片被删除后不可恢复。如果仅为页面访问者，则对该卡片只享有另存为和导出数据的权限。 图6 表格（测试） 图7 卡片另存至 图8 卡片移动 标题栏右上角点前往详情，详情页左上角展示卡片名称，左下角是卡片来源的数据集信息，可单击直接跳转至该数据集。 详情页右上角单击过滤器，新增过滤器，选择过滤维度，单击确定，图表展现过滤后的数据。单击全屏，图表即可全屏展示。单击齿轮，与卡片标题栏处设置一样，均是针对此卡片可进行的操作。同时，详情页内也可以进行图表切换。 图9 周环比-簇状+折线图 图10 新增过滤器 图11 过滤数据 卡片标题栏单击卡片信息，可以查看卡片信息（包含卡片名称、创建时间、数据集、数据集更新时间、描述）。 图12 散点图 单击新建计算字段下拉箭头，选择新建计算字段，计算字段编辑器左边是常用高级计算函数、中间是数据集字段、右边是新建字段名称编辑框，填写字段名称和计算公式、然后选择字段类型单击确定。 选择新建分组字段，分组编辑器内也需要先填写新字段名称，然后选择字段添加分组，从左边列表勾选字段添加至右侧列表，再添加一个分组名称；未被选择的可合并为其他/单独的条目，最后单击确定就完成了。 图13 概览 图14 计算字段编辑器 图15 分组编辑器1 图16 添加分组 图17 分组编辑器
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应用场景 场景1：零售消费场景 机遇和挑战 零售行业客户门店数量多，但前期管理较为粗放，在门店数量急剧增加的情况下，海量数据也沉淀较多，企业往往面临着以下挑战： 如何挖掘海量数据价值，促进管理精细化：企业内部拥有多个信息化系统，随着企业高速发展，沉淀了海量数据。品牌希望有效地进行数据分析，挖掘数据价值，实现进一步精细化管理，降本增效； 如何提升信息传递效率：万家门店也意味着运营组织的复杂度，但各业务部门日常的经营管理还严重依赖手工统计、逐层反馈，效率亟待提升； 如何快速洞察异常，快速响应市场变化：全国万家门店的运营管理，亟需一套数据运营监控诊断系统，指导区域与门店的运营管理。 解决方案 观远数据在公司范围内构建统一的数据运营分析应用体系，在营销、渠道、供应链、研发等全链路经营环节提升数字化能力，以数据辅助业务决策。 渠道运营数字化：构建线上DTC数字化运营体系，创新业务增长新模式；经销商进、销、存数字化管理，优化库存周转和库存结构；新渠道高速增长与传统渠道的数据流程优化，合力推动增长。 营销管理数字化：渠道推广 数据可视化 ，费用可追踪，效果可衡量；数据洞察驱动营销策略调整，提高营销效率；透视营销ROI，加大高转化渠道投入，实现效益最大化。 供应链数字化：全链路业务环节线上化和数字化，助力上下游环节敏捷协同；订单全链路追踪，包含研发、生产、仓储、配送等核心环节；产销协同精细化，利用实时数据准确把握供产销节奏。 研发数字化：最新热卖商品分析，洞察消费趋势；市场竞争情况分析，定位产品竞争力；数据驱动产品研发决策，提高新品的上市成功率。 方案价值 思维渗透：大屏、PC、移动应用等工具渗各个平台营造数据分析氛围； 生态搭建：完整产业链深入业务信息化，研发、生产、物流等核心环节高效配合，搭建数字化生态； 敏捷反应：打通20+业务系统，实现销存数据整合分析，依据结果迅速反应反哺业务； 数据消费提升：Excel表格进化到BI系统，门店全生命周期管理，一个人服务成千上万个客户。 场景2：互联网场景 机遇和挑战 互联网平台企业作为数据高端玩家，基本都接触或使用过BI，但随着移动办公场景的增长，如何实现大数据量的处理，同时实现移动端快捷的数据应用，成为互联网行业的一个问题，传统的工具性能以及便捷性已逐渐无法满足日益增长的业务需求。主要体现在以下几方面： 原有工具移动端开发不友好，对接Welink、企业微信或其他移动端需要第三方定制化开发，且数据看板无法直接复用； 数据更新不准确，且时效性较低，同时大数据量的情况下，处理数据的能力较弱，无法有效发挥数据价值； 互联网平台流量庞大，但质量以及转化无法准确管控；用户量庞大且多元化，用户行为复杂，难以精细化做用户运营。 解决方案 通过多终端灵活易用、高性能的观远数据BI平台，实现跨团队数据协同，基于观远数据构建新的BI体系。 营收分析：总览全盘营收，洞察不同频道和新老客的流水趋势；新增会员、新老客付费率多维度分析，识别增长短板；高价值用户流水结构分析，帮助优化内容和特权设计。 流量分析：DAU趋势、内容消费UV趋势、观看时长趋势一手掌握；网页端、APP、小程序、H5等不同渠道的流量和粘性分析；直播、视频、图文的UV和渗透率分析，识别用户偏好。 用户行为分析：把握活跃数、付费用户数、付费率走势，提高各节点转化率；连续活跃用户、沉默用户、流失用户、回流用户分群洞察；首单消费后的活跃和流失分析，洞察用户生命周期。 内容分析：新增素材—通过审核—发布，提高内容生产漏斗转化率；曝光量—浏览量—互动量—付费金额，直观反映内容表现；内容主题和TOP博主分析，总结爆款内容生产方法论。 方案价值 数据统一与灵活更新：对多个数据源接入，实现计算结果一致性，灵活的数据更新机制保障结果的及时性和正确性； 无缝集成与统一管控：基于与第三方移动端的集成，实现统一、灵活的权限管控，在此基础上进行数据协作，快速响应业务； 数据普惠一线员工：拖拉拽操作，实现业务的自助分析，移动轻应用集成办公移动端，实现随时随地看数决策； 场景话分析降本增效：通过对营收、流量、用户、内容等多维度分析，实现对重点流量渠道、重点用户、重点内容的区分运营，提高投入产出比。
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用户组管理 用户组内单击新建用户组，填写用户组名称，所属用户组，创建新用户组。 选择任意用户组，可以移动、转移、删除用户组，可以单击修改用户组名称；可以设置用户组权限，设置仪表盘权限和数据集权限；可以添加子用户组为该用户组添加一个或多个子用户组；可以单击移动用户组，将该用户组移至其他用户组下，变成一个子用户；单击转移将该组拥有的资源(卡片、页面、数据集、ETL、数据账户)转移给别的组，转移后该组不再允许对所拥有的资源进行编辑操作。还可以删除用户组，如下图所示： 图2 用户组管理
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