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所示。 图3 新建转换器 转换器类型选择“表达式转换”，目前表达式转换支持字符串和日期类型的函数，语法和Java的字符串和时间格式函数非常相似，可以查看表达式转换了解如何编写表达式。 本例中源时间格式是“yyyy/MM/dd HH:mm:ss”，要将其转换成“yyyy-MM-dd
ClassificationResult object 数据分级分类诊断结果 rule IdentificationRuleResult object 敏感识别规则诊断结果 masking DataMaskingResult object 数据脱敏诊断结果 表4 ClassificationResult
略/出错。 正常处理：Migration识别到源端库表出现该DDL动作时，作业自动同步到目的端执行该DDL操作。 忽略：Migration识别到源端库表出现该DDL动作时，作业忽略该DDL，不同步到目的端表中。 出错：Migration识别到源端库表出现该DDL动作时，作业抛出异常。
开发Shell脚本 数据开发支持对Shell脚本进行在线开发、调试和执行，开发完成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 前提条件 已新增Shell脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该Linux主机用于执行Shell脚本，请参见主机连接参数说明。 连
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： 图1 数据治理工作组织 父主题： 数据治理组织架构
配置业务场景参数 参数名 说明 基本配置 业务场景名称 业务场景的名称，只能包含中文、英文字母、数字、“_”，且长度为1~64个字符。 描述 为更好的识别业务场景 ，此处加以描述信息。描述信息长度不能超过256个字符。 所属目录 业务场景的存储目录，可选择已创建的目录。目录创建请参见图1。 业务级别
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，则这一度量维度的总
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： 权限自助申请：用户可以选择自己需要权限的数据表，在线上快速发起申请。 权限审计：管理员可以快速方便地查看数据库表权限对应人员，进行审计管理。 权限回收/交还：管理员可以通过用户权限管理及时回
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
数据分类配置说明（仅当数据目录组件中具备数据安全功能时，支持配置该选项；当前暂不支持关联独立数据安全组件中的敏感数据识别规则） 数据分类：勾选此项参见新建数据分类新建分类规则组或者选中已有分类规则组，实现自动识别数据并添加分类。 数据分级：勾选“根据数据分类结果更新数据表密级”，表示可根据匹配的分类规则中，将密级最高的设置为表的密级。
认证时必选。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 rule_group_ids 是 Array of strings 识别规则组id列表 响应参数 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg
Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 数据管理 脚本开发 脚本开发功能提供如下能力： 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell等脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 支持脚本的版本管理能力。 脚本开发 作业开发 作业开发功能提供如下能力：
配置调度依赖后，可以保障调度任务在运行时能取到正确的数据（当前节点依赖的上游节点成功运行后，DataArts Studio通过节点运行的状态识别到上游表的最新数据已产生，下游节点再去取数）。避免下游节点取数据时，上游表数据还未正常产出，导致下游节点取数出现问题。 在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。
数据安全会预置一条默认策略，该策略默认给所有用户最大的密级访问权限；在管理员将策略配置好后，可删除此默认策略。 前提条件 已通过敏感数据识别任务，自动或手动将敏感数据同步到数据地图组件，详见发现敏感数据或查看敏感数据分布。 约束与限制 仅DAYU Administrator、Tenant
准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。 当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。
数据代表（Data Representatives）：数据代表是领域数据治理工作的专家带头人。 深刻理解数据工作的目标、方法、规则、工具，并通过识别关键业务流程和IT系统，对本领域数据治理的路标和工作计划进行细化并排序，最终管理执行。 作为本领域数据治理专家，管理并解决问题和争议，必要时提交数据Owner进行裁决。
支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。
问题，指标定义明确设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要二次或者重复研发，从而提升了研发效率，也保证了统计结果的一致性。 原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。 约束与限制 单工作空间允许创建的原子指标个数最多5000个。
新建样本参数配置 参数 参数描述 *名称 样本名称，只能包含英文字母、数字、“_”，且长度不能超过64个字符，超出部分将被截断。 描述 为更好地识别样本，此处加以描述信息，长度不能超过1024个字符。 *分类 默认填充分类为左侧选中的样本分类，您也可以单击选择已有分类。 *选择样本 选
面进行选择，这里不再赘述。配置完成后单击“确定”。 已被绑定脱敏算法的分类规则不支持被重复绑定。 图1 新建脱敏 适配脱敏算法后，支持用户在线进行测试。输入测试数据，单击“测试”，在测试结果文本框中进行验证。 开启或关闭状态，只有启用状态下的脱敏策略才可生效。 查看数据脱敏效果 在DataArts
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