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数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。
获取并安装Android Studio，如果未安装，请至Android Studio官方网站下载。 获取SDK 登录DataArts Studio控制台。 单击“数据服务”模块。 单击左侧菜单“共享版> SDK”或“专享版 > SDK”。
获取并安装Visual Studio，如果未安装，请至Visual Studio官方网站下载。 获取SDK 登录DataArts Studio控制台。 单击“数据服务”模块。 单击左侧菜单“共享版> SDK”或“专享版 > SDK”。
获取并安装Go安装包，如果未安装，请至Go官方网站下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Go插件，如果未安装，请按照图1所示安装。
DataArts Studio是针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量、数据目录、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统
打开华为云网站www.huaweicloud.com。 单击页面右上角的“注册”按钮。 在注册页面，根据页面提示完成账号注册。 为了能够给您提供更好的云服务使用体验，建议您优先完成实名认证。实名认证分为个人账号和企业账号认证，不同账号类型认证的方法请参考以下链接。
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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。
DataArts Studio使用流程 数据治理中心DataArts Studio是具有数据全生命周期管理、智能数据管理能力的一站式治理运营平台，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛
华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设，完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践，建立实体化的数据管理组织，向公司数据管理部汇报，同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。
华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。
该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时的规划，设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
很多企业会把关键数据源建设在内网，例如数据库、文件服务器等。由于CDM运行在云上，如果要通过CDM迁移内网数据到云上的话，可以通过以下几种方式连通内网和CDM的网络： 如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。
第一步：入表形成原始资产 原始资产入表是将指系统建设及数据生成等所产生的成本费用以成本法入表，据此构成数据资源的初始资产价格。 系统建设是数据资产入表的前置条件。企业需要完成基础信息化建设，并对企业数据治理程度和数据管理能力做必要评估。
准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设
安全稳定、降低成本 一站式的服务能力和稳定的数仓服务，让云上数据万无一失；免自建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。
数据治理中心-成长地图 | 华为云 数据治理中心 数据治理中心(DataArts Studio)是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业客户快速构建数据运营能力
管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。 父主题： 数据治理框架
建设和维护本领域信息架构。 建立和推动领域数据文化和氛围。 数据代表（Data Representatives）：数据代表是领域数据治理工作的专家带头人。
数据安全合规检查 通过对敏感数据的分析，制定数据安全合规管理制度，帮助企业建设以及改善信息安全合规管理体系。 敏感数据识别流程 在执行识别敏感数据任务之前，您可通过图1了解敏感数据识别流程。
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