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管理资产标签 标签是用来标识数据的业务含义，是相关性很强的关键字，可以帮助您对资产进行分类和描述，以便于检索。 为方便管理技术资产，可以从业务角度定义标签，并与技术资产关联，比如标识某个表是SDI贴源数据层、DWI数据整合层等。 标签和分类 “标签”是相关性很强的关键字，帮助用户对资产进行分类和描述
classification 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
图解数据治理中心DataArts Studio
作业开发流程 作业开发功能提供如下能力： 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。 预设数据集成、计算&分析、资源管理、数据监控、其他等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持多种作业调度方式。 支持导入和导出作业。 支持作业状态运维监控和作业结果通知
扫描结束后，请您根据安全扫描结果和处理建议，识别风险项并单击“处理风险”进行优化，保障数据使用过程的安全可靠。 另外，中风险及高风险等级的风险问题属于潜在的安全隐患，建议您尽快处理。下图以敏感数据保护为例查看该检查项目前的风险等级及诊断结果。
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问DataArts Studio的方式有多种，包括控制台、开放API等，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过DataArts Studio提供的REST风格的API接口进行请求。 DataArts Studio的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身份认证
描述 为更好的识别业务规则，此处加以描述信息。描述信息长度不能超过4096个字符。 所属目录 业务规则的存储目录，可选择已创建的目录。目录创建请参见图1。 定义关系 关系是定义指标和数值间或者指标和指标间的逻辑表达式，可以包含算术运算。
分析图数据 通过GES直接对图数据进行可视化分析。 前提条件 已完成开发并调度Import GES作业，且作业运行成功。 通过GES分析数据 进入图引擎服务GES控制台，在“图管理”页面中单击对应图后的“访问”按钮。 图1 访问图 参考访问图和分析图，对导入的图数据进行可视化分析。
主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。
描述 为更好的识别业务指标 ，此处加以描述信息。描述信息长度不能超过4096个字符。 所属目录 业务指标的存储目录，可选择已创建的目录。目录创建请参见图1。 来源类型 支持“自定义”。 用户自定义SQL语句，定义指标的来源。 父主题： 业务指标监控（待下线）
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。
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。
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。
数据目录 该模块提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据资产的数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 查看工作空间数据地图 配置数据访问权限 配置数据安全策略（待下线） 采集数据源的元数据 数据目录典型场景教程
产品功能 数据集成：多种方式异构数据源高效接入 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，支持用户稳定高效地对海量数据进行移动
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 支持提示、一般、严重和致命四种业务级别，业务级别决定发出通知消息的模板样式。
整个数据全生命周期可以通过组合或复用以下多种技术实现数据安全： 敏感数据识别通过对采集的数据进行识别和梳理，发现其中的敏感数据，以便进行安全管理。 备份与恢复技术是防止数据破坏、丢失的有效手段，用于保证数据可用性和完整性。
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。
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。
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。
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