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持删除。 在数据架构控制台,单击左侧导航树中的“配置中心”,进入相应页面后再单击“字段类型”页签。 在“字段类型”页面,您可以查看数据类型及不同数据源之间的数据类型映射关系,其中“创建人”为SYSTEM的类型为系统默认的字段类型。 类型分组说明如下: DEFAULT:通用数据类型
应用场景 一站式的数据运营治理平台 从数据采集->数据架构->质量监控->数据清洗->数据建模->数据联接->数据整合->数据消费->智能分析,一站式数据智能运营平台,帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为
新建维度 维度建模包含维度、维度表和事实表三个部分。 维度是用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构,如:地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。
衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 原子指标:明确统计口径,即计算逻辑。 统计维度:用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。 时间限定:时间限定是时间条件限制的标准化定义。 通用限定:统计的业务范围,
中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间周期。 原子指标:明确统计口径,即计算逻辑。 统计维度:用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。 时间周期:时间周期是时间条件限制的标准化定义。 前提条件 在新建衍生指标之前,请先确认原子指标已经新建并发布。
步骤2:数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据,分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts 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。
贯标与评估流程 贯标流程 DCMM贯标流程主要分为三个阶段: 差距分析:贯标启动,进行差距分析。 能力提升:建立数据管理组织,完善制度,内部运行并开展自评估。 评估确认:组建评估队伍,开展第三方评估,获取评估报告和能力证书。 图1 DCMM贯标流程 评估流程 DCMM评估流程分为如下步骤:
Studio前,建议您通过流程设计提前分析业务情况,明确业务诉求,并结合DataArts Studio服务的能力进行业务流程设计。 需求分析。分析业务情况,明确业务诉求,并提炼出数据治理流程的实现框架,支撑具体数据治理实施流程的设计。 业务调研。明确DataArts Studio服务的能力边界,并分析后续的业务负载情况。
作业开发功能提供如下能力: 提供图形化设计器,支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、计算&分析、资源管理、数据监控、其他等多种任务类型,通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持多种作业调度方式。 支持导入和导出作业。 支持作业状态运维监控和作业结果通知。 提供编辑锁定能力,支持多人协同开发场景。
在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时,大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理,有时候处理的逻辑特别复杂,无法通过SQL处理,那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。 操作流程如下: 创建D
步骤3:数据开发处理 本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据,分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie(用于存放评分最高的Top10电影) 评分最
管理脱敏策略 在实际生产中,会存在数据分析部门需要对数据进行数据分析,数据中存在敏感信息,但又不得不开放权限。此时就可以建立脱敏策略并对敏感数据进行脱敏,在满足业务需要的同时保证了数据的真实性不被泄露。 本章主要介绍如何创建脱敏策略。此处的脱敏策略仅适用于静态脱敏任务。 前提条件
据在数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或MRS_Hive。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型,它主要是为分析需求服务,因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析,同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组
业务指标 经过数据调研和需求分析之后,您需要根据需求落地指标。指标是衡量目标总体特征的统计数值,是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标一般由指标名称和指标数值两部分组成,指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点,指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。
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,数据质量会对数据进行校验,并阻塞生产链路,以避免问题数据污染扩散。同时,数据质量提供了历史校验结果的管理,以便您对数据质量分析和定级。 另外,数据质量监控DQC支持根据数据架
本入门指南以某市出租车出行数据为例,统计某出租车供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研,数据治理业务流程设计如图1所示,后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析,可以提炼出数据治理流程的实现框架,支撑具体数据治理实施流程的设计。 在本示例场景下,当前面临的数据问题如下:
流程设计 流程设计基于价值流产生,属于指标管理的流程处理模块,指导并规范需求的管理,确保业务需求受理、分析、交付等过程的高效运作;并聚焦高价值需求,实现业务价值最大化,支撑业务运作及目标的达成。 数据指标流程设计首先需要基于明确的业务诉求,在明确业务需要统计的指标后,制定指标对应的数据信息。
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,
流程设计 流程架构基于价值流产生,属于业务架构的流程处理模块,指导并规范需求的管理,确保业务需求受理、分析、交付等过程的高效运作;并聚焦高价值需求,实现业务价值最大化,支撑业务运作及目标的达成。 新建流程 根据业务需求设计流程,流程支持三层至七层,如需要修改,请参考流程层级数。 在DataArts
Succeeded,stopped。 其中“Pending”表示正在等待系统调度该作业,“Booting”表示正在分析待迁移的数据。 查看历史记录 查看作业执行结果及最近30天内的历史信息,包括历史执行记录、读取和写入的统计数据,在历史记录界面还可查看作业执行的日志信息。 查看作业日志