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配置数据目录权限 本章节主要介绍数据目录权限管理。 约束与限制 仅管理员角色的用户支持创建、删除、修改数据目录权限规则和设置数据目录权限生效状态。 开发者、运维者和访客角色的用户仅支持查看数据目录权限规则和规则列表。 管理数据目录权限规则 在DataArts Studio控制台首页
溯源数据水印 本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在，快速识别水印标记信息，从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后，生成字符分隔值（Comma-Separated
cdm 数据库名称 写入数据的数据库名称。 dli 表名 写入数据的表名。 car_detail 分区 用于抽取分区的信息。
数据服务配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据服务组件中已发布的API数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据服务的导入导出功能进行搬迁。 约束限制 全量导出必须具备DAYU Administrator或Tenant Administrator权限
数据开发 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程
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，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标
华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月度财务报告出终稿
附：公共数据结构 连接参数说明 源端作业参数说明 目的端作业参数说明 作业任务参数说明 父主题： 数据集成API
表类型为DLI_MANAGED的表支持的数据格式有：Parquet、Carbon。 表类型为DLI_EXTERNAL的表支持的数据格式有：Parquet、Carbon、CSV、ORC、JSON、Avro。 表所属的数据连接 输入已创建的数据连接名称。
mongodb_link 服务器列表 MongoDB服务器地址列表，输入格式为“数据库服务器域名或IP地址：端口”。多个服务器列表间以“;”分隔。 192.168.0.1:7300;192.168.0.2:7301 数据库名称 要连接的MongoDB数据库名称。
表1 MongoDB/DDS作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库名称 选择待迁移的数据库。 mongodb 集合名称 相当于关系数据库的表名。单击输入框后面的按钮可进入选择集合名的界面，用户也可以直接输入集合名称。
MongoDB同步到DWS作业配置 支持的源端和目的端数据库版本 表1 支持的数据库版本 源端数据库 目的端数据库 MongoDB数据库（4.0.0及以上版本） DWS集群（8.1.3、8.2.0版本） 数据库账号权限要求 在使用Migration进行同步时，源端和目的端所使用的数据库账号需要满足以下权限要求
参数位置：创建表/文件迁移的作业时，如果目的端为关系型数据库，在目的端作业配置的高级属性中，可以通过“先导入阶段表”参数选择是否启用事务模式。
数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则
数据质量操作列表 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）为用户提供了云账户下资源的操作记录，可以帮您记录相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 支持云审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建目录 Category createCategory
该参数支持配置为时间宏变量，实现抽取指定日期的数据，详细说明请参见关系数据库增量迁移。
参数位置：创建表/文件迁移的作业时，如果目的端为关系型数据库，在目的端作业配置的高级属性中，可以通过“先导入阶段表”参数选择是否启用事务模式。
云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库 PostgreSQL，云数据库 SQL Server 搜索：Elasticsearch
数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。 图1 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，同时结合数据治理工作的特点设计了两个层面的度量评估
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法
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