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Intalink数据表间关系自动分析平台

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无需了解业务，基于数据需求，跨源自动化完成数据表间关系分析，获取最佳关联路径让技术人员都会组织数据丨让业务人员都会用数据丨分析效率更高、成本更低

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▪ Intalink产品能力 ▪

- 支持Mysql、Sqlserver、PG、Oracle、DB2等多种数据库类型

- 实现多源异构数据源中的任意两表间的数据关联关系分析，直接跨越人工组织过程

- 支持与企业已建系统、数仓等数据平台集成，改变后续数据组织形式，提升效率

- 支持对新增系统、数据源等直接连接，无需重复组织数据关系梳理

- 根据数据应用需求，快速智能化分析数据表间关系

- 通过蚂蚁体、数据地图等技术，实现从海量可行路径中，快速生成可用的最佳数据关联路径

- 采用独特算法技术，无需业务人员介入，根据数据特征值自动分析

- 数据应用人员可面向全域数据、多种业务需求，可视化操作，简单高效，降低数据应用难度

跨源获取数据表关系

适配性、扩展性强

智能化、自动化构建

脱离业务，自主分析

▪ 平台架构 ▪

表间关系复杂难梳理？Intalink 智能解析，点击咨询，解锁高效关联！

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- 无需业务的指导，自主分析

- 让技术人员获取数据表间关系更轻松

- 让业务人员应用数据更简单

- 自动建设数据集，构建新型数仓

- 对接BI分析平台，实现数据随用随取

- 对接数据中台、数据中心等更高效

- 一次性全面梳理企业数据表间关系

- 动态更新，随用随查

- 极大缩减数据集成时间与人力成本

▪ 平台价值▪

▪ 应用场景 ▪

数据集成和清洗

数据挖掘与分析

风险管理

Data integration

数据集成和清洗

Intalink平台可以帮助企业将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的数据仓库中，并进行清洗和去重操作。

Data mining and analysis

数据挖掘与分析

通过Intalink平台，用户可以快速发现数据间的关联性，进行数据挖掘和分析，帮助企业发现隐藏在数据中的商业机会和趋势。

Risk management

风险管理

通过分析数据关联路径，企业可以识别潜在的风险因素，建立风险预警系统，及时应对各类风险事件，保障业务的稳定运行。

▪ 众多企业的信任 ▪

助力印钞企业全面完成数据治理体系建设，提升数

据质量并构建综合运营系统，充分发挥数据价值

完成集团60余套系统数据资产盘点，完成数据

资产发布，建设数据安全管理标准

为国能金服完成数字化转型顶层设计及信息化

总体方案设计，助力国能金服数字化转型

梳理井设计、井下作业、开发动态、开发静态、试井核心业务，理清现有数据和标准，综合考虑油田全域业务需求，设计覆盖核心领域的统一数据模型，迁移历史数据入库并整改数据问题，构建企业级主题数据库和数据仓库，形成多维度的数据资产目录，建立数据共享服务机制。同时按需开展相关业务培训，进行知识成果转移。

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颠覆传统！智能问数AriLink 平台重塑企业数据分析新范式

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NL2SQL的致命弱点：数据关联难题与IntaLink破局之道

NL2SQL（Natural Language to SQL）是将自然语言自动转换为结构化查询语言（SQL）的技术。其发展始终围绕“降低数据查询门槛”的目标，从规则驱动到AI泛化，逐步成为连接自然语言与结构化数据的重要桥梁。任何技术都不是孤立发展的，NL2SQL技术也从1970S开始时采用的“基于规则与模板”方法，经历了“统计方法、深度学习、预训练模型”几个阶段后，目前主要研究方向是”大语言...

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RAG 让大模型不在产生幻觉，AI落地应用回归现实！

大模型时代来了！但你真的会用吗？别再让 GPT 只是写写周报啦！今天带你解锁大模型落地业务的正确姿势 ——RAG 检索增强生成✨

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大型国企千万级单表数据性能优化实战

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Vue3 + TypeScript 工程化架构设计与前沿实践指南

本文将以大型前端项目的共性挑战为切入点，深入剖析如何基于Vue3+TypeScript构建高可用技术架构。通过五个核心维度的技术创新，系统性解决工程规范、渲染性能、状态管理、构建效能等关键问题，提供可直接复用的架构方案与最佳实践。一、编译时优化：类型驱动开发范式1.1 类型系统深度集成在复杂业务系统中， Props类型校验和组合式API的类型推导是核心痛点，同时完整的组件契约需要包含Pro...

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IntaLink多源数据关联关系自动化分析的星图展现

多源数据（用户行为日志、交易记录、IoT传感器、第三方API等）的割裂与关联复杂性，正在成为阻碍数据价值释放的核心瓶颈：1、“看不见”的关联：数据散落在不同系统，隐性关系难以挖掘（例如：某用户的APP点击行为与线下消费记录是否关联？）；2、“理不清”的逻辑：人工梳理字段关联耗时费力，且依赖专家经验，试错成本高；3、“用不上”的困境：关联结果难以直观呈现，业务团队无法快速理解并驱动决策...

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