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日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。 安全及合规评估相关工具平台主要用于综合评估数据安全现状和合规风险。 数据全生命周期安全技术为生命周期中特定环节面临的风险提供管控技术保障。整个数据全生命周期可以通过组合或复用以下多种技术实现数据安全：
根据DataArts Studio各销售版本的调度限额，确定DataArts Studio的版本 数据开发人员的数量是多少？ 1个 - 4 数据架构 数据现状，有哪些数据源，多少张表？ 本示例的CSV文件仅1个 原始端分析， 了解数据来源与整体概况 业务需求，有哪些业务，有什么需求， 想要获得什么价值？
数据架构概述 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征，模拟和抽象出一个能够反映业务信息（对象）之间关联关系的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易被人所理解；便于在IT系统中实现。
步骤5：数据架构设计 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source
手工触发周期方式调度的作业任务，生成过去某时间段内的实例。 数据治理 数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。 数据调研 基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研，输出企业业务流程以及数据主题划分。 主题设计 通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。
逻辑模型设计注意事项 新建逻辑模型 新建逻辑实体并发布 逻辑模型转换为物理模型 通过逆向数据库导入逻辑实体 逻辑模型设计注意事项 不只针对当前业务现状，还要考虑业务将来的发展计划。 必须有熟知业务的人员参与建模，将实际业务所需内容充分反映在模型中。 必须要考虑设计的逻辑模型在向物理模型转换时具有较高的效率。
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
调试API 操作场景 API创建后需要验证服务是否正常，管理控制台提供调试功能，您可以添加HTTP头部参数与body体参数，调试API接口。 后端路径中含有环境变量的API，不支持调试。 API绑定签名密钥时，不支持调试。 如果API已绑定流控策略，在调试API时，流控策略无效。
数仓规划 数仓规划，目前系统默认的数仓分层包含SDI、DWI、DWR、DM（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 关系建模下包含SDI层和DWI层两层模型，物理模型归属于两层模型之一。 SDI：Source Data I
管理配置中心：数据架构中提供了丰富的自定义选项，统一通过配置中心提供，您需要根据自己的业务需要进行自定义配置。 数据调研：基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研，输出企业业务流程以及数据主题划分。 主题设计：通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。
产品功能 数据集成：多种方式异构数据源高效接入 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，支持用户稳定
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。
步骤2：数据准备 使用DataArts Studio前的准备 如果您是第一次使用DataArts Studio，请参考购买并配置DataArts Studio章节完成注册华为账号、购买DataArts Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列
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