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业务指标监控 业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
CDM是批量离线迁移工具，不建议客户创建大量小作业场景。 其他组件API更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
微批模式为异步分批写入Hoodie，适用于对入库时间SLA要求较为严格的场景，以及对资源消耗较小，对MOR表存储类型在线进行压缩的场景。 说明： 运行-失败重试期间不允许修改此模式。 是 批次数据大小 “全量模式写Hoodie”设置为“否”时，使用微批模式呈现此参数。
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。
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