数据治理中心 DataArts Studio-示例场景说明:流程简介
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流程简介
本入门指导将参考如表1所示的流程，实现示例场景的 数据治理 。
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主流程 |
说明 |
子任务 |
操作指导 |
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步骤1：流程设计 |
在使用DataArts Studio前，您需要进行业务调研和需求分析设计。 |
需求分析、业务调研与业务流程设计 |
需求分析 业务调研 |
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步骤2：数据准备 |
如果您是第一次使用DataArts Studio，请先完成创建DataArts Studio实例、创建工作空间等一系列操作。 |
使用DataArts Studio前的准备 |
准备工作 |
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步骤3：数据集成 |
通过DataArts Studio平台将源数据上传或者接入到云上。 可以将离线或历史数据集成到云上。提供同构/异构数据源之间数据集成的服务，支持单表/文件迁移、整库迁移、增量集成，支持自建和云上的文件系统，关系数据库， 数据仓库 ，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 |
数据集成 |
创建集群 新建数据迁移的源连接、目的连接 新建表/文件迁移作业 |
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步骤4：元数据采集 |
为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据层进行管理和监控，必须先对其元数据进行采集并监控。 |
元数据采集 |
采集并监控元数据 |
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步骤5：数据架构设计 |
数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 |
准备工作 |
添加审核人 管理配置中心 |
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主题设计 |
主题设计 |
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标准管理 |
新建码表并发布 新建数据标准并发布 |
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关系建模 |
数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 |
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维度建模 |
维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 |
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指标设计 |
指标设计：新建并发布技术指标 |
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数据集市建设 |
数据集市：在DM层新建并发布汇总表 |
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步骤6：数据开发处理 |
可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。 |
数据管理 |
数据管理 |
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脚本开发 |
脚本开发 |
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作业开发 |
作业开发 |
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运维调度 |
运维调度 |
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步骤7：数据质量监控 |
对业务指标和数据指标进行监控。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 |
业务指标监控 |
监控业务指标 |
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数据质量监控 |
查看质量作业 |
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步骤8：数据资产查看 |
在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图。 |
数据地图 |
查看业务资产和技术资产 |
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步骤9：服务退订 |
进行服务退订，避免持续产生费用。 |
服务退订 |
服务退订（可选） |
