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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
挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据的价值逐渐水涨船高，价
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。
数据安全能力成熟度模型 数据安全能力成熟度模型（Data Security Capability Maturity Mode，简称DSMM）是依据《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》国家标准和《数据安全能力建设实施指南V1.0》，对组织的数据安全开展能力评估。DSMM旨在标准先
DataArts Studio数据集成是一种高效、易用的数据集成服务，围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 数据集成即云数据迁移（Cloud Data Mig
步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开
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
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。 意识能力培养方式。可以结合业务开展的实际场景，以及数据安全事件实际案例，通过数据安全事件宣导、数据安全事件场景
管理审批中心（待下线） 在已上线数据安全组件的区域，数据目录中的数据权限功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。当前数据目录中的数据权限功能仅限于存量用户使用。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-北京四、华南-广州和西南-贵阳一区域部署上线。
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
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。 支持作业的版本管理能力，支持生成保存版本和提交版本。 保存版本时，一分钟内多次保存只记录一次版本。对于中间数据比较重要时，可以通过“新增版本”按钮手动增加保存版本。 支持单击右键，可快速复制作业名称，同时可以快速的关闭已打开的作业页签。
欢迎使用数据治理中心DataArts Studio服务。DataArts Studio是针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量、数据目录、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数
脚本开发流程 脚本开发功能提供如下能力： 提供在线脚本编辑器，支持进行SQL、Shell、Python等脚本在线代码开发和调测。 支持导入和导出脚本。 支持使用变量和函数。 提供编辑锁定能力，支持多人协同开发场景。 支持脚本的版本管理能力，支持生成保存版本和提交版本。 保存版本时
数据开发概述 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为数据湖工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖
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。
安全稳定、降低成本 一站式的服务能力和稳定的数仓服务，让云上数据万无一失；免自建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。 图2 云上数据平台 基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持
Studio是具备数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式数据治理平台，基于数据湖底座，提供数据集成、开发、治理等能力。针对不同的使用场景，我们提供了不同的使用方案示例： 表1 快速入门案例定位 使用案例示例 所选数据湖底座 所需最低版本 业务能力 适用场景 免费版：基于DLI的电商BI报表数据开发流程
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。 流程设计。以实际业务情况结合DataArts
方式进行权限控制，您可以通过自定义角色进行更精细化的权限管理。 DataArts Studio基于DAYU系统角色+工作空间角色实现授权的能力。为使IAM用户权限正常，IAM用户所在的用户组需要在IAM控制台中被授予DAYU User或DAYU Administrator的系统角色，另外也必须确保DAYU
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： 评估工作部遴选试点评估单位。
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