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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后
在数据架构控制台，单击左侧菜单栏的“配置中心”，进入配置中心页面。 进入“功能配置”页签，如下图所示，设置“模型设计业务流程步骤”。 图2 功能配置 单击“确定”完成配置。 主题设计 在本示例中，主题设计如表1所示，说明如下： 新建1个主题域分组：城市交通。 在主题域分组“城市交通”下，新建4个主题域：行程记录、集团、时空、公共维度。
标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构
查询概要 功能介绍 查询概要。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/asset/profile 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。 表2
选择已创建的码表并选择相应的“码表字段”，这样就可以将码表字段和数据标准相关联。如果未创建码表，请参见新建码表进行创建。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，当引用码表的数据标准被关系建模的业务表关联后，如果表发布成功，系统将会在DataArts S
MRS Hive/Spark，云数据仓库DWS，数据湖探索DLI等数据湖，计算引擎队列包含大数据MRS YARN计算队列和数据湖探索计算队列。 全链路数据安全：DataArts Studio数据治理全链路包含数据集成、数据管理（架构设计、指标设计、数据质量管理）、数据开发、数据资
模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构
按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据
数据仓库服务（DWS）连接参数说明 连接数据仓库服务（DWS）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。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务（DWS）连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根
依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图3 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方
关系后，作业执行时可以自动解析，在数据目录中展示数据血缘。 在“概要”页签，查看数据表的概要信息（当前仅支持DWS、DLI、OBS类型数据表查看概要，概要采样方式以元数据采集任务配置为准）。 单击“更新”，可更新概要信息。 在“数据预览”页签，预览当前表的业务数据。根据列的分类信
依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。流程设计最小三层，最大可支持七层。一般从L1顶层开始设计。 示例如下，L1表示运营，L2表示门店运营，L3表示进销存管理。 图4 流程设计示例 导出流程 您可以将数据指
步骤1：流程设计 本入门指南以某市出租车出行数据为例，统计某出租车供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研，数据治理业务流程设计如图1所示，后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析，可以提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。
指标设计 业务指标 技术指标 父主题： 数据架构
指定字段采集概要 功能介绍 指定字段采集概要信息接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/asset/profile/columns 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。
您可以下载系统提供的主题设计模板，在模板文件中填写主题的相关参数后，使用模板批量导入主题信息。 您可以预先将某个DataArts Studio实例的数据架构中已建立的主题设计信息导出到Excel文件中。导出后的文件可用于导入。导出主题设计信息的操作，请参见导出主题设计信息。 建立好主题设计信息后，
维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计
型转换外为物理模型外，您也可以参考本章节直接新建一个物理模型。 本章节主要介绍以下内容： 物理模型设计时的考虑事项 新建物理模型 新建表并发布 通过逆向数据库导入物理表 物理模型设计时的考虑事项 物理模型要确保业务需求及业务规则所要求的功能得到满足，性能得到保障。 物理模型要确保数据的一致性及数据的质量。
指标设计 流程设计 指标定义 父主题： 数据指标
删除对应元数据。 勾选数据概要时的参数配置，参考表4。 仅当数据连接类型为DWS、DLI时，支持配置数据概要。 如无特殊需求时，建议您无需开启数据概要。开启数据概要后会对数据源端产生较大的SQL执行压力，导致元数据采集任务时间超出预期。 表4 数据概要参数说明 参数名 说明 基于全量数据
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