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面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系
数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责
华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果
数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是
获取任务执行结果列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/quality/instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 表2
安全：任务在预警时间之前完成。 预警：任务在预警时间之后未完成，但还未到达承诺时间。 破线：任务在承诺时间之后仍未完成。 异常：基线所有任务处于暂停状态或基线没有关联任务。 用户可以查看基线实例的更多详细信息，例如查看基线实例的详情和相关事件。 单击基线名称后面“操作”列的“详情”，进
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
新冠疫情数据治理思考 中共中央政治局常务委员会2020年2月3日召开会议强调：这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。全民抗疫的过程中，缺乏有效数据支持就是缺乏对于疫情的快速响应机制、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采
数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由
设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。 各领域数据治理工作组：在各领域数据范围内进行数据治理的工作，依据数据治理委员会制定的数据治理方法和总则，制定本领域数
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
华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大；
已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信息架构框架，通过政策发文明确信息架构的定义和构成要素，在公司层面建立统一的架构方法。基于ISO8000标准，华为建立了数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量，从“设计“与”执行”两个方面度量数据质
数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动
startJob 执行调度 job startJobByName 停止调度 job stopJob 批量停止调度 job stopJobs 暂停调度 job pauseJob 作业复制另存为 job copyAndSaveJob 批量删除作业 job deleteDirectoryList
清除最近写入的目录，保证后面写入的数据都是完整的。 再检查网络是否连通。 检查客户的HDFS集群。检查是否有指标异常的现象，如果有，则需要暂停迁移任务。 父主题： 车联网大数据零丢失搬迁入湖
数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：
数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质
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