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应用场景 一站式的数据运营治理平台 从数据采集->数据架构->质量监控->数据清洗->数据建模->数据联接->数据整合->数据消费->智能分析，一站式数据智能运营平台，帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为
配置告警规则 操作场景 通过设置实时集成作业的告警规则，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解作业状况，从而起到预警作用。 设置作业的告警规则包括设置告警规则名称、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。本节介绍了设置实时集成作业告警规则的具体方法。 配置一键告警
提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、计算&分析、资源管理、数据监控、其他等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持多种作业调度方式。 支持导入和导出作业。 支持作业状态运维监控和作业结果通知。 提供编辑锁定能力，支持多人协同开发场景。 支持作业的版本管理能力，支持生成保存版本和提交版本。
进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 业务指标监控 新建指标 新建规则 新建业务场景 数据质量监控 新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 数据目录（数据地图与数据权限） 在DataArts
新建数据迁移的源连接、目的连接 新建表/文件迁移作业 步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据层进行管理和监控，必须先对其元数据进行采集并监控。 元数据采集 采集并监控元数据 步骤5：数据架构设计 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
整调度周期或停止调度即可。 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择 “运维调度 > 实例监控”，日期选择当天，查看哪些作业调度较多。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“运维调度 > 作业监控”，查看调度较多的作业设置的调度周期是否合理。如果调度周期不合理，建议适当调整这些调度周
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，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标、技术指标当前是相互独立的，不支持交互。同时，数据质量模块的业务指标监控即将下线，推荐使用数据架构的业务指标功能。 父主题：
新建一个业务场景 场景说明 业务场景用于监控业务指标。本例以新建一个业务场景为例，介绍如何使用业务指标监控功能。 操作步骤 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 新建业务指标。 单击左侧导航“指标管理”。 单击页面上方的“新建”，如下图所示。
数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。 身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。
单击主作业画布上方的“测试运行”按钮，测试作业运行情况。主作业运行后，会通过For Each节点自动调用运行子作业。 单击左侧导航栏中的“实例监控”，进入实例监控中查看作业运行结果。 待作业运行完成后，从实例监控中查看子作业foreach的运行结果，如图10所示。可以看到运行结果是符合预期的，当前HIVE SQL执行
数据质量配置数据搬迁 数据质量数据搬迁依赖于数据质量监控的规则模板、质量作业、对账作业导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 业务指标监控中的指标、规则、业务场景等数据均不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 系统支持将自定义的规则模板批量导出，一次最多可导出200个规则模板。
成，由可枚举数据构成，存储枚举数据名称与编码的映射关系。码表的作用主要有： 在数据清洗中用于标准化业务数据以及补充映射字段。 在质量监控中用于监控业务数据的值域范围。 在维度建模中可以引申为枚举维度。 新建码表并发布 手动新建码表，完成新建后可以参考填写数值到码表中添加码表记录。
业务指标监控 业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。
制定数据治理的战略方向，以构建数据文化和氛围为纲，整体负责数据治理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据治理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据治理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持。 数据治理委员会和各领域数据治理工作组是数据治理战略在运作层面具体的实施团队。其中：
一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 码表 通常只包括一系列允许的值和附加文本描述，与数据标准关联用于生成值域校验质量监控。 数仓规划 数据架构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。
数据质量模块支持对业务指标和数据质量进行监控，数据质量可检验，帮助用户及时发现数据质量问题。 已发布区域：全部 业务指标监控 数据质量监控 业务指标监控 业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 业务指标监控
性能调优概述 实时处理集成作业各链路如果出现时延持续增长、反压持续处于高位或同步速率过慢（查看作业监控指标速率不符合实时集成作业提供的性能规格）等情况，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）。 因为目的端写入过慢会影响至源端，
您可以通过运维调度功能，查看作业以及作业实例的运行状态。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“运维调度 > 作业监控”。 单击“批作业监控”页签，进入批作业监控界面。 批作业监控提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。您可以查看批作业的调度状态、调度频率、调度开始时间等信息，勾选作业名称前的复选框，并
质量作业和对账作业的区别不清楚，需要说明下。 解决方案 质量作业可将创建的规则应用到建好的表中进行质量监控。 对账作业支持跨源数据对账能力，可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检
数据质量运维管理操作处理&记录 功能介绍 该接口用于数据质量监控实例的问题处理，在控制台上可通过“更多>处理&记录”进入问题处理界面。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/quality/instances/{instance_id}
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