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数据网管在监控网络流量方面扮演着重要的角色。通过对网络流量的实时监测和分析，他们能够了解网络的使用情况和趋势。流量监测可以帮助数据网管发现异常的流量模式，如突然的流量峰值或持续的高流量消耗。这可能是由于网络攻击、病毒传播或某个应用程序的异常行为导致的。通过深入分析流量数据，数据网管可以确定哪些应用程序或用户占用了大量的网络资源，并采取相应的措施进行优化或限制。例如，如果发现某个部门在工作时间内大量下载娱乐内容，导致网络拥堵，数据网管可以与该部门沟通，制定合理的网络使用政策，以确保网络资源的公平分配和有效利用。此外，流量监测还为网络规划和升级提供了重要的依据。根据流量的增长趋势，数据网管可以提前规划网络扩容，以满足未来业务发展的需求。

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随着移动设备的应用，数据网管在保障无线网络的稳定和安全方面面临着新的挑战。无线网络的信号覆盖范围和强度直接影响用户的体验。数据网管需要通过合理的无线接入点布局和功率调整，确保在企业内部各个区域都能获得稳定的无线连接。同时，他们要处理无线频段的干扰问题，选择合适的频段并优化信道分配，以提高无线网络的性能。在安全方面，无线网络更容易受到攻击。数据网管需要设置强密码、启用加密协议，并定期更新无线设备的固件，防止未经授权的访问和数据泄露。例如，在一个大型企业园区，数据网管要确保员工在移动办公时能够随时随地连接到安全可靠的无线网络，高效地处理工作事务，而不会因为网络问题影响工作效率

数据分类分级落地面临的挑战，传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低，基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差，数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达，基于AI的智能数据分类分级工具。基于数据字段内容的模型训练，保证了数据分类分级模型的可复制性基于AI大模型，通过针对数据字段的内容进行训练，在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度，所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性，可以应用在***的数据环境下。数据网关DG可保证脱敏后数据的关联性和可用性，确保在脱敏过程中不影响数据的完整性和业务的正常运行。

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数据雷达（DR）是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品，能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品，数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于AI大模型，能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析，从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量，**提高了数据分类分级的准确度。可复制性更好基于AI大模型，通过针对数据字段的内容进行训练，在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度，所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于AI大模型，使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练，不需要针对不同的数据类型编写和维护。创新上讯数据网关