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步骤7：数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。
支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访问，建议仅在测试接口时使用，不推荐正式使用。使用无认证方式时，无需鉴权认证信息，安全级别低，通过API调用工具或浏览器即可直接调用。
工具类对象：提供了一系列字符串、时间、JSON操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串、时间格式化等。 语法 表达式的语法： #{expr} 其中，“expr”指的是表达式。
图3 数据安全技术体系 其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑： 数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。
数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。
业务指标监控模块是对业务指标进行质量管理的工具。 为了进行业务指标监控，您可以先自定义SQL指标，然后通过指标的逻辑表达式定义规则，最后新建并调度运行业务场景。通过业务场景的运行结果，您可以判断业务指标是否满足质量规则。
数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行、跨源和跨表的分析。
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，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。
API工具调用：需要调用IAM服务的获取用户Token接口获取Token，再使用API工具调用。 通过API工具调用IAM认证方式的API API工具调用场景可使用IAM认证方式。 无认证 低 无需授权，所有用户均可访问。 API工具调用：直接调用，无需认证信息。
通过不同方式调用API 调用API方式简介 （推荐）通过SDK调用APP认证方式的API 通过API工具调用APP认证方式的API 通过API工具调用IAM认证方式的API 通过API工具调用无认证方式的API 通过浏览器调用无认证方式的API 父主题： 调用数据服务API
产出信息(邀测) 功能介绍 查询表相关的作业算子运行实例信息，该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。
批量血缘(邀测) 功能介绍 批量血缘接口，一次性获取所有作业算子的血缘。该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。
资产搜索(邀测) 功能介绍 资产搜索，该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。
资产详情(邀测) 功能介绍 资产详情接口，该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。
资产血缘(邀测) 功能介绍 资产血缘接口，该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。
支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访问，建议仅在测试接口时使用，不推荐正式使用。使用无认证方式时，无需鉴权认证信息，安全级别低，通过API调用工具或浏览器即可直接调用。 父主题： 数据服务SDK参考
季度性实施的数据治理评分卡是一个重要的工具手段，从一些关键核心维度进行季度性迭代评分，持续促进所有部门数据治理工作的落实提升。 父主题： 数据治理度量评估体系
这里重点介绍如何通过端口转发工具来实现访问内部数据，流程如下： 找一台windows机器作为网关，该机器必须可以直接访问Internet，同时可以访问内网。 在该机器上安装端口映射工具（IPOP）。 通过端口映射工具（IPOP）配置端口映射。
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。
SQL脚本 是 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 选择已创建的Spark Python脚本。 脚本参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 关联的Spark Python脚本中如果使用了参数，此处显示参数名称，请在参数名称后的输入框配置参数值。
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