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据将按照配置的参数存储到规定的库中。 图9 异常数据输出配置 各参数具体含义如下： 数据库或Schema：表示存储异常数据的数据库或Schema。 表前缀：表示存储异常数据的表的前缀。 表后缀：表示存储异常数据的表的后缀。 配置完成后单击保存配置。 （可选）质量规则的检查范围默认
修改组合识别规则 功能介绍 修改组合识别规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/security/data-classification/rule/combine/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
组合识别规则测试 功能介绍 组合识别规则测试 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/data-classification/rule/check 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
operation_id 否 String 批量操作id，在逻辑模型转物理表时，填写的是逻辑模型的model_id，在逆向数据库时，填写的是目标模型的model_id。model_id可从接口获取模型中获取。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。
识别规则接口 查询识别规则列表 创建识别规则 查询特定识别规则 删除识别规则 修改识别规则接口 批量删除识别规则接口 修改识别规则状态接口 创建组合识别规则 修改组合识别规则 组合识别规则测试 父主题： 数据安全API
人员能力 数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力等都影响到数据安全策略的执行和效果。因此，加强对数据安全人才的培养是数据安全治理的应有之义。组织需要根据岗位职责、人员角色，明确相应的能力要求，并从意识和能力两方面着手建立适配的数据安全能力培养机制。 意识能力培
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action-id 是 String 需要执行的动作，根据导入的对象不同而选择不同的导入动作。 枚举值： import_relation: 导入关系模型：逻辑实体/物理表 import_dimension: 导入维度表、事实表 import_codetable:
字段映射 完成映射的配置后，出租车行程数据表配置完成，单击“保存”。 模型创建好之后，勾选已创建的模型，选择“更多 > 导出”，然后在弹出框中选中“表”并单击“确定”，可以将整个模型导出。参考同样的方法导出模型“sdi”。导出后的模型，可以作为备份，今后可用于模型导入。 图32 导出模型
*所属主题 单击“选择主题”按钮选择所属的主题信息。 数据连接类型 如果逆向到逻辑模型，请在下拉列表中选择所需要的连接类型。 如果逆向到物理模型，将显示当前模型的连接类型。 数据连接 选择所需要的数据连接。 如需从其他数据源逆向数据库到关系模型中，需要先在DataArts Stud
数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理解决方案
用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或DLI。 维度建模
为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。 DCMM（Data management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨
数据管理能力成熟度模型DCMM 数据管理能力概述 DCMM标准模型与等级 贯标与评估流程 父主题： 数据治理解决方案
评估工作部遴选试点评估单位。 入选的试点评估单位向评估机构提交有效的申请材料。 评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。 评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对
of strings 所属的业务分层的ID列表。 model_id 否 String 所属关系建模的模型ID，导出关系模型需要此参数，ID字符串。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object 返回的数据信息。 表5 data
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
和跨表的分析。DQC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。 数据质量监控 查看质量评分 质量评分为5分制，是以表关联的规则为基础进行评分的。而表、业务对象、主题域等不同维度的评分，本质上是基于规则评分在不同维度下的加权平均值进行计算的。 您
我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段。 DataArts Studio数据安全为您提供提供开箱即用的数据安全治理能力，助力企业建立与制度流程相配套的技术平台。
原子指标是对指标统计逻辑、具体算法的一个抽象。为了从根源上解决定义、研发不一致的问题，指标定义明确设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要ETL二次或者重复研发，从而提升了研发效率，也保证了统计结果的一致性。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一
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