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将原始数据结构根据GES图导入的要求标准化。则点表vertex_user和vertex_movie需要在第二列补充标签label，边表edge_rate和edge_friends需要在第三列补充标签label。 点数据集和边数据集应符合GES图数据格式要求。图数据格式要求简要介绍如下，详情可参见一般图数据格式。
其中MRS Hive中的点表和边表，即为按GES图数据格式要求标准化后的边数据集和点数据集，需要与“边数据集”和“点数据集”参数所选的OBS桶中边数据集和点数据集保持一致。 点数据集和边数据集应符合GES图数据格式要求。图数据格式要求简要介绍如下，详情可参见一般图数据格式。 点数据集罗
数据的窗口。 数据服务管控实现在数据服务开发过程中服务标准、规范、要求和管理的落实，数据服务打通数据应用和数据消费的物理通道。 数据安全在数据开发过程中完成数据安全的IT实现，以达成数据应用过程中安全管理规范的要求。 以上工作的有效开展，离不开组织管理、明确的责任人、考核体系、流
不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 IAM策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 操作步骤 图2 授权流程
不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 IAM策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 操作步骤 图2 授权流程
Studio实例或增量包时，可用区无要求。再次购买DataArts Studio实例或增量包时，是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。
在脚本开发导航栏，选择，右键单击数据连接名称，选择“新建数据库”，配置如表1所示的参数。 表1 新建数据库 参数 是否必选 说明 数据库名称 是 数据库的名称，命名要求如下： DLI：数据库名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 DWS：数据库名称只能包含数字、英文字母和
Studio实例或增量包时，可用区无要求。 再次购买DataArts Studio实例或增量包时，是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。
Studio实例或增量包时，可用区无要求。再次购买DataArts Studio实例或增量包时，是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。
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
Studio实例或增量包时，可用区无要求。再次购买DataArts Studio实例或增量包时，是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。
数据安全简介 在已上线数据安全组件的区域，数据安全功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。 数据安全组件当前在上海一、上海二、乌兰察布一、华南广州和北京四区域部署上线。 应用背景 数据安全为数据湖提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通过敏感数据识别、分级分类、隐
时间过滤器：选择为“是”。 起始时间：配置为2021-01-01 00:00:00（格式要求为yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。 终止时间：配置为2022-01-01 00:00:00（格式要求为yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。 图2 时间过滤 这样CDM作业就只迁移
时间过滤器：选择为“是”。 起始时间：配置为2021-01-01 00:00:00（格式要求为yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。 终止时间：配置为2022-01-01 00:00:00（格式要求为yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。 图2 时间过滤 这样CDM作业就只迁移
据授权管理。 数据管家（Data Stewards）：数据管家是领域数据治理工作的协助者。 确保领域治理工作的流程和内容规范，符合数据治理要求。 协助数据代表进行问题跟踪和解决。 梳理、维护并更新领域数据元数据（业务对象、数据标准、数据模型）。 推广和维护数据治理工具和平台在本领域的应用。
将原始数据结构根据GES图导入的要求标准化。则点表vertex_user和vertex_movie需要在第二列补充标签label，边表edge_rate和edge_friends需要在第三列补充标签label。 点数据集和边数据集应符合GES图数据格式要求。图数据格式要求简要介绍如下，详情可参见一般图数据格式。
基本语法。 本入门示例涉及DataArts Studio服务的管理中心和数据开发模块，DataArts Studio的各版本均可以满足使用要求。 如果您从未使用过DataArts Studio，您可以选择试用DataArts Studio，按照本示例进行入门试用。 操作流程如下：
SQL基本语法。 本入门示例涉及DataArts Studio数据集成、管理中心和数据开发模块，DataArts Studio各版本均可以满足使用要求。 操作流程如下： 准备工作，包括使用DataArts Studio前的准备、数据源准备、数据湖准备和认证数据准备。 创建数据迁移作业，将OBS数据迁移到DWS。
卓越状态。 图1 数据治理成熟度级别分层 数据治理评分卡对各维度度量是按5分制进行评分，每一个度量细项只有得分0或得分1，如果满足度量细项要求得分1，否则得分0。 图2 数据治理评分卡数据执行维度度量评分计算范例 如上示例，针对流程7.10交付项目管理，数据执行维度有6个度量细项
水平不同。 图2 DCMM标准等级 如何初步判断评估等级 DCMM评估包含的内容也较多，且向下兼容，所以申请高等级评估同时需要满足低等级的要求。简易评估要点主要包含企业规模、数据管理人员、数据管理制度和数据管理工具与平台等维度。 图3 简易评估要点 父主题： 数据管理能力成熟度模型DCMM
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