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升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备/资源等八大类数据以及相互之间关系的行业领域模型。 快速应用行业库 支持快速应用的行业主题库、行业算法库、行业指标库。
填写“Y”表示该字段为主键，填写“N”表示不是主键。 不为空 填写“Y”表示该字段不为空，填写“N”表示字段允许为空。 引用的数据标准编码 填写需要引用的数据标准的编码。如果未创建数据标准，请参见新建数据标准进行创建。 属性标签 为属性字段添加的标签，请输入已有的标签或新的标签名称。您也可以先前往DataArts
数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 任务实例接口 质量报告接口 导入导出接口
补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。
开发并调度Import GES作业 本章节介绍通过数据开发调用数据集成作业，将MySQL原始数据定期同步到OBS和MRS Hive中，并标准化为GES点/边数据集。然后基于标准化点/边数据集，自动生成图的元数据，实现最终将图数据（点数据集、边数据集和元数据）定期导入到GES服务中。 图1 业务场景说明
上传存量数据 使用华为云专线，搭建用户本地数据中心与华为云VPC之间的专属连接通道。 创建OBS桶，并记录OBS的访问域名、端口和AK/SK。 创建CDM集群。 DataArts Studio实例中已经包含一个CDM集群（试用版除外），如果该集群已经满足需求，您无需再购买数据集成增量包，可以跳过这部分内容。
则。 图11 质量规则 此外，在建表时已关联的数据标准，在表发布后也会在上图中生成相应的质量规则，您可以在质量作业中进行查看。 字段关联的数据标准生成的质量规则，示例如下： 图12 字段关联的质量规则 字段关联了数据标准，数据标准关联的码表生成的质量规则，示例如下： 图13 码表的质量规则
企业数据繁杂，无标准，质量低。 企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。企业无法从统一的业务视角去概览整个企业内部的数据信息。暴露出来的只是一个个独立的系统，系统与系统之间的关系、标准数据从哪里获取都无从知晓。
Elasticsearch连接参数说明 Elasticsearch连接适用于第三方云的Elasticsearch服务，以及用户在本地数据中心或ECS上自建的Elasticsearch。 Elasticsearch连接器仅支持非安全模式的Elasticsearch集群。 作业运行中
批作业监控 批作业监控提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。 批处理作业支持作业级别的调度计划，可以定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。
如果是迁移公网的数据上云，可以使用NAT网关服务，实现CDM服务与子网中的其他弹性云服务器共享弹性IP，可以更经济、更方便的通过Internet迁移本地数据中心或第三方云上的数据。 具体操作如下： 假设已经创建好了CDM集群（无需为CDM集群绑定专用弹性IP），记录下CDM集群所在的VPC和子网。
区域和可用区如何选择？ 什么是区域、可用区？ 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Regio
Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据
管理中心 DataArts Studio管理中心提供了统一的配置和管理入口，可以管理数据连接、资源迁移等，根据需要定制个性化的入口和展示。 DataArts Studio支持的数据源 创建DataArts Studio数据连接 配置DataArts Studio数据连接参数 配置DataArts
Redis连接参数说明 Redis连接适用于用户在本地数据中心或ECS上自建的Redis，适用于将数据库或文件中的数据加载到Redis。 Redis连接不支持SSL加密的Redis数据源。 连接本地Redis数据库时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作
在本示例场景下，当前面临的数据问题如下： 未建立标准化模型 数据字段命名不标准、不规范 数据内容不标准，数据质量不可控 统计口径不一致，困扰业务决策 通过DataArts Studio实施数据治理，期望能够达到以下目标： 数据标准化、模型标准化 统一统计口径，提供高质量数据报告 数据质量监控告警
修改目录 功能介绍 修改目录（数据标准、码表）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/design/directorys 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ID和账号ID。
数据架构概述 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征，模拟和抽象出一个能够反映业务信息（对象）之间关联关系的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易被人所理解；便于在IT系统中实现。
根据原始数据定义数据类型。 数据标准 单击按钮可以选择一个数据标准与字段相关联。在“配置中心 > 功能配置”页面中的“模型设计业务流程步骤 > 创建质量作业”勾选的情况下，将字段关联数据标准后，维度发布上线后，就会自动生成一个质量作业，每个关联了数据标准的字段会生成一个质量规则，基于数据标准对字段进行质量监控，您可以前往DataArts
删除目录 功能介绍 删除目录（数据标准、码表）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/design/directorys 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ID和账号ID。
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