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total_amount 总车费 数据架构的流程如下： 准备工作： 添加审核人：在数据架构中，业务流程中的步骤都需要经过审批，因此，需要先添加审核人。只有工作空间管理员角色的用户才具有添加审核人的权限。 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。
默认情况下，系统预设了“L1-主题域分组”、“L2-主题域”和“L3-业务对象”三层主题层级。 主题域分组：主题域分组是基于业务场景对主题域进行分组。 主题域：主题域是根据数据的性质对数据进行划分，性质相同的数据划分为一类，其划分后得出的各数据集合叫做主题域，主题域是信息需求范围的上层级数据集合。
数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数
数据架构API 概览 信息架构接口 数据标准接口 数据源接口 码表管理接口 流程架构接口 数据标准模板接口 审批管理接口 主题管理接口 主题层级接口 目录管理 原子指标接口 衍生指标接口 复合指标接口 维度接口 限定接口 维度表接口 事实表接口 汇总表接口 业务指标接口 版本信息接口
物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或DLI。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。
更新数据库中的表，但能否更新成功是由底层数仓引擎的支持情况决定的。由于不同类型的数仓支持的更新表的能力不同，在数据架构中所做的表更新操作，如果数仓不支持，则无法确保数据库中的表和数据架构中的表是一致的。例如，DLI类型的表更新操作不支持删除表字段，如果在数据架构的表中删除了表字段，则无法在数据库中相应的删除表字段。
数据架构支持逆向数据库吗？ 问题描述 数据架构是否支持逆向数据库。 解决方案 数据架构支持逆向数据库。 父主题： 数据架构
关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。
数据集市，也称为DM模型。是汇总表的统称。汇总逻辑表是由一个特定的分析对象（如会员）及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具有相同的统计粒度（如会员），汇总逻辑表面向用户提供了以统计粒度（如会员）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。 汇总表分为“手工创建”和“自动汇聚”，此处仅描述手工创建场景。
业务对象下所有表评分的加权求平均值，即：∑业务对象下所有表评分/表的数量。 主题域 主题域下所有业务对象评分的加权求平均值，即：∑主题域下所有业务对象评分/业务对象的数量。 主题域分组 分组下所有主题域评分的加权求平均值，即：∑分组下所有主题域评分/主题域的数量。 在DataArts
规范化的数据如何使用？ 问题描述 规范化的数据使用场景需要说明下。 解决方案 规范化的数据可以作为BI的基本信息，也可以作为上层应用的源数据，也可以接入各类数据可视化报表等。 父主题： 数据架构
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。而对于梳理出来，但没有落IT系统的业务对象，需在后继的开发中进行数字化落地。 数据开发
导入包含API信息的EXCEL文件 功能介绍 导入包含API信息的EXCEL文件。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/service/import/excel 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
Transaction Processing），主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical
的事实表、数据集市的汇总表的新建、修改、导入表时，会校验是否有前缀，没有的话会校验失败。进行逆向操作时，也会校验是否有前缀。 描述 逻辑模型的描述信息。 更多操作如下。 单击已新建的逻辑模型右侧的“编辑”，可以修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”，可以删除
Studio数据架构控制台，单击左侧导航栏的“模型设计 > 关系建模”进入关系建模页面。 在页面中间栏位的最上方的下拉列表中选择所需要建表的物理模型，或者在数仓规划中选择所需的物理模型，单击进入，然后单击列表上方的“新建”按钮新建一个表。 图1 入口 在“新建表”页面，根据页面提示完成建表的配置。 填写基本配置参数。
更新数据库中的表，但能否更新成功是由底层数仓引擎的支持情况决定的。由于不同类型的数仓支持的更新表的能力不同，在数据架构中所做的表更新操作，如果数仓不支持，则无法确保数据库中的表和数据架构中的表是一致的。例如，DLI类型的表更新操作不支持删除表字段，如果在数据架构的表中删除了表字段，则无法在数据库中相应的删除表字段。
在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“关系建模”，进入模型设计页面。 在页面的中间栏位的最上方，选择一个需要导出的物理模型。 选择所需导出的表，单击列表上方的“导出”按钮，导出所选的关系建模表，建议导出对象选择为“表”。导出完成后，即可通过浏览器下载地址，获取到导出的xlsx文件。 图5 导出关系建模表
String 错误信息。 data Object 返回的数据信息。 状态码：401 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码，如DS.6000，请求处理失败。 error_msg String 错误信息。 data Object 返回的数据信息。
String 错误信息。 data Object 返回的数据信息。 状态码：401 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码，如DS.6000，请求处理失败。 error_msg String 错误信息。 data Object 返回的数据信息。
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