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隐私数据保护简介 隐私数据保护是数据安全提供的一项用于敏感数据保护的功能。在隐私数据保护模块，您可以通过数据静态脱敏、动态脱敏、数据水印、文件水印和动态水印等方式来防止敏感数据遭到有意或无意的误用、泄漏或盗窃，从而帮助企业采取合理措施来保护其敏感数据的机密性和完整性、可用性。 保护方式 隐私数据保护提供以下敏感数据保护方式：
些账号拥有表和字段的权限，并可回收不必要的表和字段的权限，也可对用户进行批量授权。 仅空间管理员可审计用户权限，包含查看用户列表、回收用户权限、对用户进行授权。 查看拥有表权限的账号和对应的资产列表 选择“数据表权限 > 用户权限”，查看同一工作空间内，已申请表权限的账号。 图3
常数据将按照配置的参数存储到规定的库中。 输入数据库或Schema信息，表示存储异常数据的数据库或Schema。 设置异常表的表前缀和表后缀，表示存储异常数据的表前缀和后缀。 异常表的前后和后缀只能包含英文字母、数字和下划线。 配置好以后，单击保存异常数据配置信息。 系统支持配置
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，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的，无需进行手动配置。支持自动血缘解析的节点类型和场景请参见自动血缘解析。
SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive SQL将出租车行程订单事实表中的数据进行汇总统计并写入汇总表。
模式、管理数据表。 在同一个数据连接下，可支持多个作业运行和多个脚本开发，当数据连接保存的信息发生变化时，您只需在连接管理中编辑修改该数据连接的信息。 新建数据连接 数据开发模块的数据连接，是基于管理中心的数据连接完成的，创建方法请参考配置DataArts Studio数据连接参数。
DataArts Studio和ROMA有什么差异？ 从数据运营方案（数据中台）的数据集成、数据治理以及数据开放三层结构来看，DataArts Studio和ROMA主要差别在于数据治理方面： ROMA作为连接各个系统的管道，对接入数据没有治理和规划的功能。 DataArts St
这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。全民抗疫的过程中，缺乏有效数据支持就是缺乏对于疫情的快速响应机制、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采集效率；统一数据标准，轻松融合数据；建立跨平台的数据提取和数据追溯，实现开放
级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。 级别4是量化管理级别，已经步入适宜匹配状态，贯穿组织采用的正式一致的数据治理方法都是可量化管控的。 级别5是最高级别，专注于持续优化提升，已经步入卓越状态。
密级、分类和识别规则，其他普通用户无权限操作。 敏感数据识别过程中，如果规则为内容识别类型（即内置规则和内容识别类型的自定义规则），则仅当数据表中某字段匹配规则的记录数/总记录数>=指定阈值（默认80%）时，才认为该字段为敏感字段，并为之匹配相应密级和分类。 被引用的数据识别规则
指标：指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与
Studio上落地实现，包括流程落地和功能落地。流程落地是指有一套详细的流程规范（需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts Studio平台提供自动化、智能化的工具帮助用户高效完成数据治理工作。
当“规则类型”选择“自定义规则”，数据对象选择对应的数据库即可。 数据对象 在来源对象选择的数据表将和右侧目的对象的数据表做结果比较。选择配置的数据对账规则所应用到的表。 说明： 数据表与数据库强相关，基于已选择的数据库。数据库基于已建立的数据连接。 SQL 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该
可追溯性：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 DataArts Studio生成的血缘关系图如图1所示，为数据表对象，为
溯源数据水印 本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在，快速识别水印标记信息，从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后，生成字符分隔值（Comma-Separated
脱敏策略”，在“脱敏策略”页面中，单击“新建”。 绑定分类规则，配置脱敏算法并适配对应的算法类型。脱敏算法包含掩码，截断和哈希。每种脱敏算法对应多种算法类型，请根据产品界面进行选择，这里不再赘述。配置完成后单击“确定”。 已被绑定脱敏算法的分类规则不支持被重复绑定。 图1 新建脱敏 适配脱敏算法后，支持
日期和时间模式 EL表达式中的日期和时间可以按用户指定的格式进行显示，日期和时间格式由日期和时间模式字符串指定。日期和时间模式字符串由A到Z、a到z的非引号字母组成，字母的含义如表1所示。 表1 字母含义 字母 描述 示例 G 纪元标记 AD y 年 2001 M 年中的月份 July
展开查看血缘的上下链路。 单击血缘图中的某一个节点，可以查看该节点的详情。 进入“作业”页签，单击“编辑”可跳转到数据开发的作业编辑页面。 图4 查看节点血缘 在数据资产搜索结果中，图标为表格的数据资产为表，单击某一表名称，可以查看表的详情。在详情页面，可以查看表的血缘信息。 单
两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况，持续推进各部门的数据治理水平提升，进而提高整体数据治理成熟度。
partitions的值只能为正整数。 如果作业和脚本中同时配置了同名的参数，作业中配置的值会覆盖脚本中的值。 说明： 用户定义适用于此作业的配置参数。目前支持的配置项： dli.sql.autoBroadcastJoinThreshold（自动使用BroadcastJoin的数据量阈值）
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