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DataArts Studio数据开发作业告警最佳实践 DataArts Studio数据开发作为大数据调度平台，如果每日频繁调度大量的大数据作业，可能会遇到如下痛点： 作业失败无感知：大数据的离线作业大部分会在凌晨执行，当作业失败时，用户无法及时得知并处理。 作业补数窗口期较短：上
发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts Studio平台提供自动化、智能化的工具帮助用户高效完成数据治理工作。 数据治理方法论还有完全版本，详细描述了流程落地和功能落地内容。欢迎您通过《华为数据之道》图书进行深入了解，或进行服务咨询。
面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从数仓规划去设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种
步骤3：数据开发处理 本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最
集成服务。CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。更多详情请参见云数据迁移服务。 CDM进行数据迁移时，目标端为数据湖或其他大数据系统；源端可以是数据库也可以是对象存储。
不同的细分市场上争夺优质客户。如何在这样的市场环境中选择市场的经营策略？企业每一笔资金的来源与利用、每一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字，才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中
和实际物理数据的一致）。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。
即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、数据湖等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据 源数据强调数据状态是“创建”之后的“原始状态”，也就是没有被加工处理的数据。在数据管理的过程中，源数据一般是指直接来自
度量评估： 表1 度量评估 度量评估工具 度量评估对象 度量评估方法 度量评估频次 数据治理成熟度评估 企业整体 调查问卷 年度 数据治理评分卡 各业务及IT部门 数据治理工作组与各业务及IT部门共同打分 季度 两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了
作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导组的愿景和长期目标，建立和管理数据治理流程、阶段目标和计划，设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。 各领域数据
（Data Lake Insight，简称DLI）进行贸易统计分析，帮助H咨询公司以极简、极低成本构建其大数据分析平台，使得该公司更好地聚焦业务，持续创新。 案例：车联网大数据业务上云 为搭建H公司车联网业务集团级的云管理平台，统一管理、部署硬件资源和通用类软件资源，实现IT应用全面服务化、云化，CDM（Cloud
统一权限治理提供了对于MRS、DWS、DLI数据湖仓中的库、表、字段的访问权限配置的核心能力，包含如下特性： 集中式访问控制 融合了不同的大数据服务进行统一权限管理，如MRS、DWS、DLI等，给用户带来了统一的权限配置入口，极大的提高了易用性和可维护性。 多级权限配置模型 权限
简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1 一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建 快速将线下数据迁移上云，将数据集成到云上大数据服务中，并在DataArts Studio的界面中就可以进行快速的数据开发工作，让企业数据体系的建设变得如此简单。 优势 数据集成一键式操作
步骤7：数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。 在DataArts Studio数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。
什么是数据血缘关系？ 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关
SDK概述 DataArts Studio服务软件开发工具包（DataArts Studio SDK，DataArts Studio Service Software Development Kit），目前提供了REST API SDK包和数据服务SDK包两种开发包，功能和差异如
通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度CDM的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON
维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。
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