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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？
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示。
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。您可
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。华为信
数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程
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。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数
控制台获取操作相对复杂，如下所示，为您介绍如何通过控制台获取guid资产： 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。 图1 选择数据地图或数据目录 按下F12，打开开发者调试工具，然后选择Network功能。
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
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。 新建分类规则 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。
与DRS的区别： 数据库迁移使用DRS；到大数据系统的迁移使用CDM。 对象存储迁移服务 OMS 对象存储迁移 他云对象存储数据迁移到华为云 华为云各Region间的数据迁移 与CDM的区别： OMS用于他云到华为云的数据迁移；CDM主要用于OBS数据迁移到数据湖或其他大数据系统，以便对数据进行开发、清洗、治理等。
数据安全概述 数据安全以数据为中心，基于数据动态流动场景，构建全链路数据湖安全的解决方案，全方位保障数据湖安全，以此满足不同角色（如数据开发工程师，数据安全管理员，数据安全审计员和数据安全运营人员）对数据安全和数据治理的诉求。 图1 DataArts Studio数据安全框架 资
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
查看工作空间数据地图 查看工作空间内的数据资产 查看资产总览 查看数据资产 管理资产标签 父主题： 数据目录
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。 对于同一版本的数据开
API传参是否支持传递操作符？ 工作空间内的API配额已满，无法新建API怎么解决？ 数据服务专享版的API如何通过公网访问？ 数据服务专享版的API怎样通过域名访问？ 如何处理API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数比较耗时的问题？
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
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。具备的功能如下所示：
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、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，
数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 质量报告接口 导入导出接口
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