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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。
数据开发 数据开发是编排、调度和运维的中心，数据开发是一个提供分析、设计、实施、部署及维护一站式数据解决方案，完成数据加工、转换和质量提升等。数据开发屏蔽了各种数据存储的差异，一站式满足从数据集成、数据清洗/转换、数据质量监控等全流程的数据处理，是数据治理实施的主战场。
数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质量管理策略设计、数据质量规则制定的核心依据；数据标准所定义的密级分类和责任主体，为数据安全管理提供依据；数据标准也是数据资产管理重要输入。
数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。
数据管理的使用流程如下： 图1 数据管理流程 创建数据连接，连接相关数据湖底座服务。具体请参见新建数据连接。 基于相应服务，新建数据库。具体请参见新建数据库。 如果是DWS连接，则需要新建数据库模式；否则直接新建数据表。具体请参见（可选）新建数据库模式。 新建数据表。
补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。
图2 关联质量规则 生成异常数据：打开此项，表示异常数据将按照配置的参数存储到规定的库中。 父主题： 数据架构
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进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。
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
数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 质量报告接口 导入导出接口
云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） NoSQL：表格存储服务（CloudTable） 关系型数据库：云数据库 MySQL，云数据库
数据架构配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据架构组件中的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表数据，但不包含事实表数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据架构的导入导出功能进行搬迁。
新建数据密级 本章主要介绍数据密级管理，包括密级的创建、删除和调整优先级。 只有在创建密级之后，您才可以创建数据分类，进而创建脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 无。
后续当需要查看血缘关系时，参考查看数据血缘完成元数据采集，并成功完成作业调度后，即可在数据目录组件查看手动配置的MRS Spark节点血缘关系。 父主题： 节点数据血缘
场景二：更新数据目录中的元数据，添加新元数据 用户的数据库中新增了数据表，采集数据源中指定的所有表。
数据服务 数据服务简介 共享版与专享版数据服务的对比 开发数据服务API 调用数据服务API 查看API访问日志 配置数据服务审核中心
数据目录API 业务资产接口 指标资产接口 统计资产接口 资产管理接口 资产分类接口 资产分级接口 资产信息 血缘信息 元数据采集任务接口 数据地图接口 标签接口
如何处理API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数比较耗时的问题？
数据连接 数据连接下所有数据库评分的加权平均值，即：∑数据连接下所有数据库的评分/数据库的数量。 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。 选择“数据质量监控 > 质量报告”。
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