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数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
新建数据标准 数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则，它描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 数据标准，也称数据元，由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元，是不可再分的最小数据单元。
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
华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设，完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践，建立实体化的数据管理组织，向公司数据管理部汇报，同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为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。
元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。
在DataArts Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下三种： 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，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并
DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 维度建模：基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表。
图1 数据集成定位 产品功能 表/文件/整库迁移 支持批量迁移表或者文件，还支持同构/异构数据库之间整库迁移，一个作业即可迁移几百张表。
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，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理
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。
在数据地图或数据目录组件中，数据资产guid的获取步骤如下： 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择“数据地图”或对应工作空间的“数据目录”，进入数据地图或数据目录页面。
查看数据血缘 首先在数据目录组件完成元数据采集任务，当数据开发作业满足自动血缘解析要求或已手动配置血缘，然后成功完成作业调度后，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度，数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。
数据权限简介 为确保数据使用安全可控，使用数据表需要先申请权限。 数据权限模块为用户提供便捷的权限管控能力，提供可视化申请审批流程，并可以进行权限的审计和管理。提高数据安全的同时，还可以方便用户进行数据权限管控。 数据权限模块包含数据目录权限、数据表权限和审批中心三大子模块。
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。
数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程
相对于数据共享交换或其他数据开放形式，使用数据服务进行数据开放具备如下优势： 统一接口标准，减少上层应用对接工作量。 将数据逻辑沉淀至数据平台，实现应用逻辑与数据逻辑解耦，在减少数据模型的重复开发的同时，避免数据逻辑调整带来的“散弹式修改”。
新建数据分类 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 只有在创建数据分类规则之后，您才可以创建数据脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 数据密级定义已完成，请参见新建数据密级。
查看数据资产 通过数据目录可以对各类资产进行搜索、过滤、查看详情等操作。 业务资产来自于数据架构组件中定义并发布过的逻辑实体与数据表。 技术资产中的数据连接来源于管理中心的数据连接，库表列等来源于数据目录的元数据采集任务。 指标资产来自于数据架构组件中定义并发布过的业务指标。
采集数据源的元数据 元数据简介 配置元数据采集任务 查看任务监控 父主题： 数据目录
数据仓库相比数据库，主要有以下两个特点： 数据仓库是面向主题集成的。数据仓库是为了支撑各种业务而建立的，数据来自于分散的操作型数据。因此需要将所需数据从多个异构的数据源中抽取出来，进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。
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