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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架
数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系
此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。 数据标准 数据标准管理着重建立统一的数据语言，各级数据层级业务对象的定义是数据标准的载体，并对应发布各数据层级的数据标准。各业务对象对应物理实现的IT系统需发布相应的数据字典并进行数据源认证。
图1 华为数据治理愿景与目标 图2 华为数据治理能力 父主题： 华为数据治理案例
数据服务 数据服务定位于标准化的数据服务平台，提供一站式数据服务开发、测试部署能力，实现数据服务敏捷响应，降低数据获取难度，提升数据消费体验和效率，最终实现数据资产的变现。 数据安全 数据安全为数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。
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
快速入门指引 数据治理中心DataArts Studio是具备数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式数据治理平台，基于数据湖底座，提供数据集成、开发、治理等能力。
资源迁移 数据架构 DataArts Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据目录，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑
要做到财报的高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题： 华为数据治理案例
数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。
图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例
华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果
图解数据治理中心DataArts Studio
数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则
数据治理平台：数据治理中心DataArts Studio。 父主题： 咨询与计费
以上工作的有效开展，离不开组织管理、明确的责任人、考核体系、流程制度、数据治理政策和数据治理平台的支撑。
根据数据治理领导组的愿景和长期目标，建立和管理数据治理流程、阶段目标和计划，设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。
数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。
实时报警平台搭建 在本实践用户可以了解到如何搭建一个简单的实时报警平台，该平台将应用多个云服务，结合数据开发模块的作业编辑和作业调度功能来实现。 假设客户有一个数据中心部署了很多应用，需要建立统一的运维系统，实时接收应用的告警信息。
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 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。
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