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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 资源主体
表8 SQL脚本支持查看/下载/转储规格 SQL类型 在线查看最大结果条数 下载最大结果 转储最大结果 DLI 1000 1000条且少于3MB 无限制 Hive 1000 1000条且少于3MB 10000条或3MB DWS 1000 1000条且少于3MB 10000条或3MB
查询敏感数据保护模块诊断结果 功能介绍 查询敏感数据保护模块诊断结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/security/diagnose/sensitive-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
删除规则分组接口 功能介绍 删除规则分组接口 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/data-classification/rule/group/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
自然周期调度 解释说明 DataArts Studio支持自然周期的调度方式。通过各个节点的调度依赖配置结果，有序的运行业务流程中各个节点，保障业务数据有效、适时地产出。 调度依赖就是节点间的上下游依赖关系，在DataArts Studio中，上游任务节点运行完成且运行成功，下游任务节点才会开始运行
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册
诊断数据安全风险 数据安全诊断能够对数据安全能力进行全面诊断，并根据诊断结果，给出修复建议及解决方案。帮助您快速建立起基本数据安全体系，保障数据使用过程的安全可靠。 约束与限制 当前仅支持MRS数据源的安全诊断能力。 安全诊断的扫描任务超时时间为1小时。 数据权限控制诊断项，空间管理员与安全管理员仅统计用户
新建规则 管理所有业务规则，规则定义了指标间或者指标和数值间的关系，使用目录维护业务规则。 前提条件 已在DataArts Studio控制台的“实例 > 进入控制台 > 空间管理 > 数据质量 > 业务指标监控 > 规则管理”页面创建归属目录。基于指标创建业务规则，需要选择规则归属目录
目的 数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作
数据治理组织职责 在战略层面，由数据治理Sponsor和各部门负责人组成的数据治理领导组制定数据治理的战略方向，以构建数据文化和氛围为纲，整体负责数据治理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据治理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据治理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持
新建指标 管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等，使用目录维护业务指标。 注意，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标、技术指标当前是相互独立的，不支持交互。 前提条件 已在DataArts Studio控制台的“实例 > 进入控制台 > 空间管理 > 数据质量 > 业务指标监控
配置元数据采集任务 本章主要介绍如何通过配置元数据采集策略新建采集任务，不同类型的数据源对应的采集策略不尽相同。元数据管理依据采集任务的配置策略，采集对应的技术元数据信息。 约束与限制 当元数据采集任务未指定采集范围时，默认采集该数据连接下的所有数据表/文件。采集任务运行完成后，如果该数据连接下有新增数据表
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行
新建业务场景 管理所有业务场景，场景定义了规则间的逻辑关系，使用目录维护业务场景。 前提条件 已在DataArts Studio控制台的“实例 > 进入控制台 > 空间管理 > 数据质量 > 业务指标监控 > 业务场景管理”页面创建归属目录。基于规则创建业务场景，需要选择业务场景归属目录
嵌入数据水印 本章主要介绍如何进行数据水印嵌入。数据水印一般有如下场景： 规范数据外发流程 实现对企业内部人员数据外发进行有效流程化管理，非授权用户在数据外发前需审批，审批通过后采取数据水印技术生成可外发数据文件。 数据版权保护 通过在关系数据库中嵌入代表所有权的水印信息，可以将数据库与其拥有者联系起来
管控敏感数据 数据安全支持对数据地图资产按照密级进行分级管控，控制不同用户对元数据的访问权限。通过敏感数据管控为指定用户/用户组配置指定密级后，则用户/用户组在数据预览时仅能访问资产密级小于等于指定密级的字段。 值得注意的是，密级权限管控策略为DataArts Studio实例级别配置
配置HDFS目的端参数 表1 HDFS作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 写入目录 写入数据到HDFS服务器的目录。 /user/cdm/output 文件格式 传输数据时使用的格式。其中CSV和JSON仅支持迁移到数据表场景，二进制格式适用于文件迁移场景
管理样本库 数据安全支持将您提供的OBS或HDFS样本文件生成样本库。当新建随机脱敏或字符替换类型的脱敏算法时，可以选择将敏感数据脱敏为样本库文件中的值。 本章主要介绍如何创建样本。 前提条件 已在OBS或HDFS中上传样本文件。样本文件只支持txt格式，大小建议不超过10MB，其中数据可通过换行
查询数据分类列表 功能介绍 查询数据分类列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/security/data-category 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目
什么是数据治理中心DataArts Studio 企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联
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