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云搜索服务（CSS）连接参数说明 华为云的云搜索服务（CSS）是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务，CSS连接适用于将各类日志文件、数据库记录迁移到CSS，Elasticsearch引擎进行搜索和分析的场景。
分析10大用户关注最多的产品 分析10大用户评价最差的商品 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的数据分析结果。 服务退订，如果不再使用DataArts Studio相关服务，请及时进行退订和资源删除。
数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心DataArts Studio帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本，API的调用方法请参见如何调用API。
示例场景说明 本实践通过DataArts Studio服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。
DataArts Studio支持对接入数据进行结构分析，重新建模，最终打破数据孤岛，帮助企业建立统一数据模型。 在实际使用中，经常需要DataArts Studio和ROMA的密切配合使用，支撑用户的数字化转型。 父主题： 咨询与计费
如何查看审计日志 概述 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）可以记录DataArts Studio相关的操作事件，用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。
使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开发、作业开发、版本管理、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。
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。
DLI Flink Job 功能 DLI Flink Job节点用于创建和启动作业，或者查询DLI作业是否正在运行，实现实时流式大数据分析。 DLI Flink流式作业提交到DLI之后，若处于运行中的状态，则认为节点执行成功。
DataArts Studio是针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量、数据目录、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，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统
审计与日志 云审计服务（Cloud Trace Service，以下简称CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。
流程设计 流程设计基于价值流产生，属于指标管理的流程处理模块，指导并规范需求的管理，确保业务需求受理、分析、交付等过程的高效运作；并聚焦高价值需求，实现业务价值最大化，支撑业务运作及目标的达成。
流程设计 流程架构基于价值流产生，属于业务架构的流程处理模块，指导并规范需求的管理，确保业务需求受理、分析、交付等过程的高效运作；并聚焦高价值需求，实现业务价值最大化，支撑业务运作及目标的达成。 新建流程 根据业务需求设计流程，流程支持三层至七层，如需要修改，请参考流程层级数。
数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
确认：确认该条识别结果为有效状态，“未确认”或“无效”状态的规则可以进行确认操作。静态脱敏任务可以基于有效状态的识别规则进行脱敏。 忽略：确认该条识别结果为无效状态，“有效”状态的规则可以进行忽略操作。静态脱敏任务无法选择到未确认/无效状态的识别规则进行脱敏。
数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程
数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。
常用场景：实时分析，报表系统，数仓环境等。 同步特点：实时同步功能聚焦于表和数据，并满足多种灵活性的需求，例如多对一、一对多，动态增减同步表，不同库表名之间同步数据等。
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。
华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。
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