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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数
新建数据连接 通过新建数据连接，您可以在数据开发模块中对相应服务进行更多数据操作，例如：管理数据库、管理命名空间、管理数据库模式、管理数据表。 在同一个数据连接下，可支持多个作业运行和多个脚本开发，当数据连接保存的信息发生变化时，您只需在连接管理中编辑修改该数据连接的信息。 新建数据连接
显示“我的申请”和“待我审核”的数量。 单击每一项上面统计数量将分别跳转到“我的申请”和“待我审核”页面。 资产概览 显示数据架构中所有对象的总量。 单击每个对象名称后的统计数量将跳转到该对象的管理页面。 快捷入口 显示数据架构数据治理方法的整体流程。单击流程下的具体操作，可以跳转到对应的界面。 数据架构流程
单击“日志”，可实时查看元数据采集、数据概要、数据分类三类任务的运行日志。 更多 > 取消：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步分类结果”时，才可进行此操作。状态为执行中的实例，单击取消，可终止重跑此实例。 更多 > 扫描结果：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步
cdm_endpoint MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址，且该地址允许CDM通过公网IP访问。 1xx.120.85.24 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 待导出数据的MySQL数据库名称。 DB_name 用户名 访问MySQL数据库的用户，该
反向规则评分=（1-满足规则的数据行数/数据总行数）*满分（5，10，100）。 数据表 表评分计算公式：∑(表关联的所有规则评分*规则权重)/∑规则权重 数据库 数据库下所有数据表评分的加权求平均值，即：∑数据库下所有数据表评分/表的数量。 数据连接 数据连接下所有数据库评分的加权平均值，即
说明 数据连接 选择数据连接。 DLI数据目录 选择DLI的数据目录。 在DLI默认的数据目录dli。 在DLI所绑定的LakeFormation已创建元数据catalog。 数据库 选择数据库。 DLI数据目录如果选择DLI默认的数据目录dli，表示为DLI的数据库和数据表。
下的数据库、数据表和字段。 单击可以查看数据连接目录树下的数据库、数据表以及字段信息。DWS SQL、DLI SQL、MRS Hive SQL代理模式均支持查看目录树，其他数据连接均不支持。 如果您在使用数据开发前，已创建了数据连接和对应的数据库和数据表，则可跳过数据管理操作，直接进入脚本开发或作业开发。
通过数据质量对比数据迁移前后结果 数据对账对数据迁移流程中的数据一致性至关重要，数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 本章以DWS数据迁移到MRS Hive分区表为例，介绍如何通过DataArts Studio中的数据质量模块实现数据迁移前后的一致性校验。
开发和维护本领域的数据系统或子系统，确保数据在系统中得以记录，数据标准、数据质量规则、数据安全、主/参考数据管理、数据服务在系统中得以实施。 提供数据系统的数据相关信息（元数据、数据字典、数据血缘）。 协助执行IT相关的数据治理工作。 确保数据系统的技术方案符合本领域的信息架构，技术选择能够满足数据发展中长期的需求。
别规则的最高密级，字段分类允许有多个。 敏感数据识别任务运行后，会为识别到的敏感字段生成相应密级和分类，默认不会生成数据表密级。在手动勾选任务中的“根据数据识别结果更新数据目录/数据地图中数据表密级”选项后，才会生成数据表密级，数据表密级取敏感字段的最高密级。 当前敏感数据同步仅
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 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
17年度的运营数据。 本示例演示的原始数据来自于NYC开放数据平台。 为方便演示，您无需获取原始数据，本示例提供了模拟原始数据的样例数据供您使用。您可以参考下文的样例数据准备方法，将样例数据存储为CSV文件，将CSV文件上传至OBS服务中，然后再使用DataArts Studio数据集成将样例数据集成到其他云服务中。
分库分表同步：适用于数据入湖和数据上云场景下，多库多表同步场景，支持的数据源请参见分库分表同步支持的数据源类型。 整库迁移：适用于数据入湖和数据上云场景下，离线或自建数据库整体同步场景，支持的数据源请参见整库同步支持的数据源类型。 因各版本集群支持的数据源有所差异，其他版本支持的数据源仅做参考。
上表中非云服务的数据源，例如MySQL，既可以支持用户本地数据中心自建的MySQL，也可以是用户在ECS上自建的MySQL，还可以是第三方云的MySQL服务。 整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用
整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于数据库离线迁移场景，不适用于在线实时迁移。 数据集成支持整库迁移的数据源如表2所示。 表2 整库迁移支持的数据源 数据源分类 数据源 读取 写入 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS）
支持的数据源 实时集成作业支持的数据源如表1所示。 表1 实时集成作业支持的数据源 数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 相关文档 关系型数据 MySQL Hadoop：MRS Hudi MySQL同步到MRS Hudi作业配置 消息系统：DMS Kafka MySQL同步到Kafka作业配置
Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 在脚本开发导航栏，选择，右键单击数据连接名称，选择“新建数据库”，配置如表1所示的参数。 表1 新建数据库 参数 是否必选 说明 数据库名称 是 数据库的名称，命名要求如下：
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。
要根据自己的业务需要进行自定义配置。 数据调研：基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研，输出企业业务流程以及数据主题划分。 主题设计：通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 主题域分组：基于业务场景对主题域进行分组。
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