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示。 编辑解决方案 在解决方案目录中，右键单击解决方案名称，选择“编辑”，修改名称和作业。 导出解决方案 在解决方案目录中，右键单击解决方案名称，选择“导出”，导出zip格式的解决方案文件至本地。 导入解决方案 导入解决方案功能依赖于OBS服务，如无OBS服务，可从本地导入。 在
3、wk_04和wk_05的表数据。 图1 数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不
3、wk_04和wk_05的表数据。 图1 数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不
数据治理解决方案概述 数据治理解决方案是以DataArts Studio为核心产品，打造领先的数智融合生产线，面向行业落地水平、场景化解决方案 ，助力企业数字化升级，实现数据驱动精益管理，探索数据价值流通，在水平和行业两个方向构建可复制数据治理解决方案。 数据治理解决方案正在持续构建中，如需落地请通过解决方案官网咨询。
数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM
数据资产入表 积极拥抱数据资产入表新时代 数据资产入表三步走 华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 父主题： 数据治理解决方案
数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理解决方案
DCMM评估流程分为如下步骤： 评估工作部遴选试点评估单位。 入选的试点评估单位向评估机构提交有效的申请材料。 评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。 评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审
本规格，执行调度批处理作业或者启动实时作业时就会提示作业节点调度次数/天超过配额。 [3] 技术资产数量：该规格指的是数据目录中表和OBS文件的数量，可以通过“技术资产数量增量包”进行扩容，如何购买请参考购买技术资产数量增量包。 [4] 数据模型数量：该规格指的是数据架构中逻辑模
具体的标准、规范、程序等。 数据安全管理制度文件可分为四个层面，一、二级文件作为上层的管理要求，应具备科学性、合理性、完备性及普适性。三、四级文件则是对上层管理要求的细化解读，用于指导具体业务场景的具体工作。 图2 数据安全管理制度文件 技术工具 数据安全技术体系并非单一产品或平
数据管理能力成熟度模型DCMM 数据管理能力概述 DCMM标准模型与等级 贯标与评估流程 父主题： 数据治理解决方案
积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。
数据资产入表三步走 数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。国有企业、上市公司如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。对此，国内领先的数据分析和数据治理产品与服务提供商亿信华
数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 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。
数据管理能力概述 《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。 DCMM（Data management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T
华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 作为Gartner认可的数据资产管理标杆厂商、IDC认证的中国数据治理解决方案市场第一厂商，亿信华辰一直走在数据资产化前列。面对数据入表的需求，亿信华辰不仅提供全套数据治理软件，让数据采集、加工、治理、应用更加便捷。还为企业搭建数据入表所需
DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。
数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段。
全，进一步提升企业数据安全能力，增强数据安全意识，挖掘数据价值，培育数据要素市场。 DSMM标准以组织的数据为中心，围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个能力维度，按照1-5级成熟度，评价组织的数据安全能力。 图1 数据安全能力成熟度模型
本地IDC数据源的公网IP，请用户根据实际情况自行获取。 14.x.x.x/32 弹性公网IP 资源组不具有公网网段，只能通过公网NAT转换成固定的弹性公网IP以访问公网。若未开通弹性公网IP，请登录弹性公网IP控制台，单击“购买弹性公网IP”，参考通过VPC和EIP快速搭建可访问公网的网络进行配置。
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