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概览 总览统计信息 模型统计信息 关系建模统计信息 标准覆盖率统计信息 父主题： 数据架构API
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
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数据架构 数据架构概述 数据架构使用流程 添加审核人 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 通用操作 使用教程
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导入导出接口 导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构 导入主题 查询导入结果 导出业务数据 获取excel导出结果 父主题： 数据架构API
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dsDirectory deleteDirectory 查看模型 DAYU_DS dsModel getListModel 创建模型 DAYU_DS dsModel createModel 更新模型 DAYU_DS dsModel updateModel 删除模型 DAYU_DS dsModel deleteModel
购买批量数据迁移增量包 购买数据集成资源组增量包 购买数据服务专享集群增量包 购买作业节点调度次数/天增量包 购买技术资产数量增量包 购买数据模型数量增量包 父主题： 购买并配置DataArts Studio
企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 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。
数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 根据业务需求设计关系模型、维度模型，在数据架构模块中，逐步建立模型中的对象，例如维度、事实表、指标、汇总表等。 添加审核人 添加审核人
录、建立数据搜索引擎、实现数据血缘和数据全景可视。其中元数据包括业务元数据、技术元数据和操作元数据，要求将企业所有概念数据模型、逻辑数据模型以及物理数据模型系统化地管理起来，同时建设企业数据地图及数据血缘关系，为数据调用、数据服务、数据运营及运维提供强有力的信息支撑。 数据服务
表ID，ID字符串。 biz_type 是 String 表类型，默认是TABLE_MODEL。 枚举值： TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） AGGREGATION_LOGIC_TABLE: 汇总表 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 DIMENSION: 维度
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
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