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解决方案 背景信息 解决方案定位于为用户提供便捷的、系统的方式管理作业，更好地实现业务需求和目标。每个解决方案可以包含一个或多个业务相关的作业，一个作业可以被多个解决方案复用。 数据开发模块目前支持处理以下几种方式的解决方案。 新建解决方案 编辑解决方案 导出解决方案 导入解决方案
数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM
数据治理解决方案概述 数据治理解决方案是以DataArts Studio为核心产品，打造领先的数智融合生产线，面向行业落地水平、场景化解决方案 ，助力企业数字化升级，实现数据驱动精益管理，探索数据价值流通，在水平和行业两个方向构建可复制数据治理解决方案。 数据治理解决方案正在持续
Hive连接时，提示：CORE_0031:Connect time out. (Cdm.0523) 怎么解决？ 问题描述 新建MRS Hive连接时，提示：CORE_0031:Connect time out. (Cdm.0523) 。 解决方案 新建MRS Hive连接时，提示无法下载配置文件，实际是用户权限不
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
如何解决HANA集群只有部分节点和CDM集群网络互通？ 问题描述 HANA集群只有部分节点和CDM集群网络互通，怎么办？ 解决方案 如果HANA集群只有部分节点和CDM网络互通，为确保CDM正常连接HANA集群，则需要进行如下配置： 关闭HANA集群的Statement Rout
工作空间内的API配额已满，无法新建API怎么解决？ DataArts Studio实例下数据服务专享版的API总分配配额默认为5000，如果工作空间内的API配额未达此配额，则您可以为当前工作空间分配更多已分配配额。 登录DataArts Studio管理控制台。 在旧版首页的
华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 作为Gartner认可的数据资产管理标杆厂商、IDC认证的中国数据治理解决方案市场第一厂商，亿信华辰一直走在数据资产化前列。面对数据入表的需求，亿信华辰不仅提供全套数据治理软件，让数据采集、加工、治理、应用更加便捷。还为企业搭建数据入表所需
数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求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。
请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0235 数据已全部消费完毕。原因：%s。 请根据错误提示进行定位，若无法解决，请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0236 从分区程序中检索到无效分区数。 请根据错误提示进行定位，若无法解决，请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0237
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
就会出现错误：value too long for type character varying。 解决方案 这个问题，可以通过将目的端作业参数“扩大字符字段长度”选择“是”来解决，选择此选项后，再创建目的表时会自动将varchar类型的字段长度扩大3倍。 编辑CDM的表/文件迁
DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。
人员协助解决。 Cdm.0236 400 从分区程序中检索到无效分区数。 从分区程序中检索到无效分区数。 请根据错误提示进行定位，若无法解决，请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0238 400 %s不能为空。 参数不合法。 请根据错误提示将参数修改正确后再重试。 Cdm
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
数据资产入表 积极拥抱数据资产入表新时代 数据资产入表三步走 华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 父主题： 数据治理解决方案
数据管理能力概述 《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成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
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：
积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。
数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。国有企业、上市公司如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。对此，国内领先的数据分析和数据治理产品与服务提供商亿信华辰提炼出数据资产入表三
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