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合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织： 图1 数据治理工作组织 父主题： 数据治理组织架构
其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑： 数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。 身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数
CDM的作业数据量太多，会造成数据库压力，建议定时清理不需要的作业。 短时间内下发大量作业，可能会导致集群资源耗尽异常等，您调用API时需要注意。 CDM是批量离线迁移工具，不建议客户创建大量小作业场景。 其他组件API更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
该指标用于统计该CDM实例中处于Waiting状态的抽取并发线程数。 单位：Count/个。 >=0 CDM集群实例 1分钟 disk_usage 磁盘利用率 该指标为从物理机层面采集的磁盘使用率，数据准确性低于从弹性云服务器内部采集的数据。 单位：%。 0.001%~90% CDM集群实例 1分钟
Secret）进行安全认证，支持通过SDK或API调用工具调用，安全级别高，推荐使用。 IAM认证：将IAM认证方式的API授权给当前账号或其他账号后，借助从IAM服务获取的用户Token进行安全认证。支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访
Secret）进行安全认证，支持通过SDK或API调用工具调用，安全级别高，推荐使用。 IAM认证：将IAM认证方式的API授权给当前账号或其他账号后，借助从IAM服务获取的用户Token进行安全认证。支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访
逻辑模型 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。 同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，并支持转换为物理模型，
大程度上要借助科技的手段，在业务数据的开发和利用基础上进行创新，数据为企业实施有效的创新提供了丰富强大的动力。 企业数据繁杂，无标准，质量低。 企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。企业无法从统一的业务
发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts Studio平台提供自动化、智能化的工具帮助用户高效完成数据治理工作。 数据治理方法论还有完全版本，详细描述了流程落地和功能落地内容。欢迎您通过《华为数据之道》图书进行深入了解，或进行服务咨询。
步骤7：数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。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。 在DataArts Studio数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。
点。数据开发模块EL表达式使用简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 作业对象：提供了获取作业中上一个节点的输出消息、作业调度计划时间、作业执行时间等属性和方法。 工具类对象：提供了一系列字符串、时间、JSON操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串、时间格式化等。
n Language，简称EL），根据运行环境动态生成参数值。数据开发EL表达式包含简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 环境变量：环境变量是在操作系统中一个具有特定名字的对象，它包含了一个或者多个应用程序所使用到的信息。 补数据：手工触发周期方式调度的作业任务，生成某时间段内的实例。
业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 业务指标监控 数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性
其他信息（宗教信仰、精准定位） 敏感数据的保护方式 敏感数据识别与添加标签 从海量数据中将数据进行分类分级，方便进行不同粒度和级别的安全管理。 数据泄露检测与防护 如果出现频繁访问敏感数据的异常行为，可以及时进行风险告警。 数据静态脱敏、数据水印 对于已标记特定安全级别的敏感数据，可在对外提供数据时进行脱敏或者加水印。
选择DIS通道，当指定的DIS通道有新消息时，数据开发模块将新消息传递给作业，触发该作业运行。 事件处理并发数 选择作业并行处理的数量，最大并发数为10。 事件检测间隔 配置事件检测时间间隔。时间间隔单位可以配置为秒或分钟。 失败策略 选择调度失败后的策略： 结束调度 忽略失败，继续调度 图4 DIS调度策略配置
选择DIS通道，当指定的DIS通道有新消息时，数据开发模块将新消息传递给作业，触发该作业运行。 事件处理并发数 选择作业并行处理的数量，最大并发数为128。 事件检测间隔 配置时间间隔，检测DIS通道下是否有新的消息。时间间隔单位可以配置为秒或分钟。 读取策略 选择数据的读取位置： 从上次位置读取：首次启动时，从最
通过不同方式调用API 调用API方式简介 （推荐）通过SDK调用APP认证方式的API 通过API工具调用APP认证方式的API 通过API工具调用IAM认证方式的API 通过API工具调用无认证方式的API 通过浏览器调用无认证方式的API 父主题： 调用数据服务API
缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。
当前，数据架构有完善的指标设计和管理能力，建议您后续使用数据架构的业务指标功能，数据质量的业务指标监控模块即将下线。 业务指标监控模块是对业务指标进行质量管理的工具。 为了进行业务指标监控，您可以先自定义SQL指标，然后通过指标的逻辑表达式定义规则，最后新建并调度运行业务场景。通过业务场景的运行结果，
数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。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、跨源和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数
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