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新建解决方案 编辑解决方案 导出解决方案 导入解决方案 升级解决方案 删除解决方案 新建解决方案 在数据开发模块的开发页面，新建一个解决方案，设置解决方案名称并选择业务相关的作业。 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。
图1 数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： DataArts 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。
图1 数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： DataArts 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。
性能过慢处理方案 实时处理集成作业各链路如果速度过慢（查看作业监控指标速率不符合实时处理集成作业提供的性能规格），需要考虑以下几点： 目的端写入过慢。 源端抽取过慢。 其他问题（请联系技术支持人员协助解决）。
数据治理解决方案正在持续构建中，如需落地请通过解决方案官网咨询。 父主题： 数据治理解决方案
数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM
数据资产入表 积极拥抱数据资产入表新时代 数据资产入表三步走 华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 父主题： 数据治理解决方案
一方面，构建组织内部的数据安全学习专区，营造培训环境，通过线上视频、线下授课相结合的方式，按计划、有主题的定期开展数据安全技能培训，夯实理论知识。
数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理解决方案
积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活
数据资产入表三步走 数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。国有企业、上市公司如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。对此，国内领先的数据分析和数据治理产品与服务提供商亿信华辰提炼出数据资产入表三大步骤
华为数据使能服务DAYU，为大型政企客户量身定制跨越孤立系统、感知业务的数据资源智能管理解决方案，实现全域数据入湖，帮助政企客户从多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值，实现数据驱动的数字化转型。
数据管理能力成熟度模型DCMM 数据管理能力概述 DCMM标准模型与等级 贯标与评估流程 父主题： 数据治理解决方案
数据管理能力概述 《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。 DCMM（Data management Capability Maturity Model）是《
贯标与评估流程 贯标流程 DCMM贯标流程主要分为三个阶段： 差距分析：贯标启动，进行差距分析。 能力提升：建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。 评估确认：组建评估队伍，开展第三方评估，获取评估报告和能力证书。 图1 DCMM贯标流程 评估流程 DCMM评估流程分为如下步骤
DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标
同时， 亿信华辰拉通各生态伙伴成立“数据资产入表服务链合体”，为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式解决方案，包括：咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询、安全监管等能力，全程指导企业有效地进行数据入表工作。
数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段
数据安全能力成熟度模型 数据安全能力成熟度模型（Data Security Capability Maturity Mode，简称DSMM）是依据《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》国家标准和《数据安全能力建设实施指南V1.0》，对组织的数据安全开展能力评估。DSMM旨在标准先行
迁移方案 图1 迁移方案 H公司的车联网大数据业务平台当前CDH（Cloudera Hadoop） HBase集群中共有854张表约400TB，备HBase集群中共有149张表，约10TB数据。最近一个月新增的数据量是60TB。
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