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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。 数据治理方法论还有完全版本，详细描述了流程落地和功能落地内容。欢迎您通过《华为数据之道》图书进行深入了解，或进行服务咨询。 图1 方法论流程落地 图2 方法论功能落地
数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是
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 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，
优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考：CDM性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）
性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内
面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
通过VPN、NAT或专线互通时，网络带宽受到VPN、NAT或专线带宽的限制。 目的端写入性能 取决于目的端数据源的性能。 如需优化，请参见目的端数据源的相关说明文档。 父主题： 优化迁移性能
RDS（Postgresql） 4U32G（主备模式） Postgresql 13.12 34746 153374（并发度：10） 父主题： 优化迁移性能
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
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。 图1
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
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
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
新冠疫情数据治理思考 中共中央政治局常务委员会2020年2月3日召开会议强调：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
账”算清楚可真不容易。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
最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。 数据治理方法论是华为数据管理方法论的精华总结，参考了业界数据治理最佳实践，并结合华为数字化转型成功经验优化而成。本文旨在帮助客户持续完善数据管理体系，沿企业主业务流打通信息链和数据流，提升数据质量，
MRS Kafka 支持按topic分片。 搜索 Elasticsearch 不支持分片。 云搜索服务（CSS） 不支持分片。 父主题： 优化迁移性能
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
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由
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。 各领域数据治理工作组：在各领域数据范围内进行数据治理的工作，依据数据治理委员会制定的数据治理方法和总则，制定本领域数
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