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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。
图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例
服务规格 交付件 大数据平台设计服务-小规模 《xxx客户大数据需求调研表》 《xxx客户大数据方案设计》 《xxx客户大数据云服务开通列表》 大数据平台设计服务-中规模 大数据平台设计服务-大规模 数据治理样板点建设服务 服务规格 交付件 大数据治理样板点建设服务 《xxx客户数据治理中心设计文档
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
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。
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
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
当要进行一次决策优化计算时，业务系统从数据治理平台中取出预先定义好的数据，并调用优化模型（例如：模具车间排程调度模型）。接下来，数学规划求解器负责求解建模工具输出的数学优化模型，求解结果经业务系统解析转换后即可成为具体的业务决策。
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。
接入数据治理中心数据源 概述 ABM支持把数据治理中心（DataArts Studio）作为一个数据源，并用于模型采集。在使用数据治理中心数据源前，您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。
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
图解数据治理中心DataArts Studio
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。
教育大数据平台：平台解决垂直应用与纵向应用系统之间数据“条块分割，标准各异”的问题， 通过数据治理能提升数据利用价值，促进大数据工具与教育管理、教学活动、诊断评价相结合，帮助用户挖掘诱因、规范办学、提升教育质量、提高服务效能。
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。
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，实现开放共享，打通信息孤岛；保护隐私数据，构建可信数据。
集中部署企业的大数据平台，将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台 沙箱账号 用于进行各种云服务的功能测试、控制策略的测试等 测试团队 按需部署各种需要测试验证的资源和服务 除了上述子账号之外，中心
数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。
数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责
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