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查找表模型列表 功能介绍 通过中英文名称、创建者、审核人、状态、修改时间分页查找关系建模中的表模型信息，包括逻辑实体、物理表和其属性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/table-model 表1 路径参数 参数 是否必选
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。
计费说明 数据治理中心DataArts Studio采用基础包+增量包的计费项。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。 在您使用DataArts Studio的过程中，可能还会产生以下相关服务的费用，敬请知悉：
导出模型中表的DDL语句 功能介绍 根据模型ID导出指定表的DDL语句。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/workspaces/{model_id}/export 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的DataArts Studio实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多
链路多样性：部分链路支持全量和增量同步，部分链路支持分库分表。 可维护性：支持作业监控和日志查看，方便运维人员进一步定位。 易用性：长界面更易操作，用户只需配置必要信息，学习成本减低。 基本流程 父主题： 实时处理集成作业开发
有且只有一个输出处理算子，并位于最下游，直接上游必须为普通API算子，必须配置至少一个结果映射。 API工作流不能有环状结构，不能有孤立算子，最多支持20层深度。 图1 API工作流编排页面 表1 API工作流算子介绍 配置入口 算子 是否必选 介绍 触发器 入口API 必选 入口API算子是AP
导入导出 数据架构支持流程、主题、码表、数据标准、关系建模表（物理表）、逻辑实体、维度建模维度/事实表、业务指标、技术指标、数据集市汇总表的导入导出，暂不支持时间限定、审核中心和配置中心数据的导入导出。 本例中以导入和导出关系建模表为例说明如何进行导入导出，其他数据操作类似。如果
数据安全能力成熟度模型 数据安全能力成熟度模型（Data Security Capability Maturity Mode，简称DSMM）是依据《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》国家标准和《数据安全能力建设实施指南V1.0》，对组织的数据安全开展能力评估。DSMM旨在标准先
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
数仓规划 数仓规划，目前系统默认的数仓分层包含SDI、DWI、DWR、DM（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 关系建模下包含SDI层和DWI层两层模型，物理模型归属于两层模型之一。 SDI：Source Data I
新建事实表 归属于某个业务过程的事实逻辑表，可以丰富具体业务过程所对应事务的详细信息。创建事实逻辑表即完成公共的事务明细数据沉淀，从而便于提取业务中事务相关的明细数据。 新建事实表并发布 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面。
支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拽式工作流开发，快速构建数据处理业务流水线。 预设数据集成、SQL、Spark、Shell、机器学习等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。
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
获取操作结果 功能介绍 获取批量操作的结果，如逻辑模型转物理模型和逆向数据库操作。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/design/operation-results 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构 功能介绍 导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/models/action 表1 路径参数 参数 是否必选
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
贯标与评估流程 贯标流程 DCMM贯标流程主要分为三个阶段： 差距分析：贯标启动，进行差距分析。 能力提升：建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。 评估确认：组建评估队伍，开展第三方评估，获取评估报告和能力证书。 图1 DCMM贯标流程 评估流程 DCMM评估流程分为如下步骤：
导出业务数据 功能介绍 根据请求参数，导出业务数据，可以导出：码表、数据标准、原子指标、衍生指标、复合指标、汇总表、业务指标、主题、流程、逻辑模型、物理模型、维度、事实表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/export-model
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。
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