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统计口径不一致，困扰业务决策 通过 DataArts Studio 实施数据治理，期望能够达到以下目标： 数据标准化、模型标准化 统一统计口径，提供高质量数据报告 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 业务调研 在开始使用DataArts Studio前，您可以通过业务调研，明确业务过程中所需的DataArts

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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。 数据质量可以从完整性、有效

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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 数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality

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获取任务执行结果列表 获取任务执行结果列表。 300 40 获取实例结果 获取实例结果。 300 40 数据质量运维管理操作处理&记录 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。 300 40 任务实例接口 表7 任务实例接口 API 说明 API流量限制（次/10s）

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数据资产是指数据资产管理服务以提升数据资产的管理水平和数据资产的使用效率为目标，搭建 数据管理 框架，实现统一的数据资产视图、数据资产台账化、指标来源可追溯、数据质量监控的全过程。 数据源 数据源是指数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。 T TLS Transport Layer Secu

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计、开发提高效率，缩短开发周期 生态开放：对外提供数据基础设施的各项能力，通过OpenAPI，助力实现多种大数据应用业务场景。 全流程数据质量监控：支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量。 一站式数据开发：覆盖数据采集、建模、

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       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能力，包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、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

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运维管理：管理所有运行的业务场目，,规则管理：管理所有业务规则，规则定,业务场目管理：管理所有业务场目，场,指标管理：管理所有业务指标，包括指,新建业,数据质量监控,查看运行状态、运行日志、问题处理,最定义了规则间的逻辑关系，使用目录,义了指标闫或者指标和数值问的关系，,标的来源，定义等，使用目录维护业务

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设计、开发提高效率，缩短开发周期 生态开放 对外提供数据基础设施的各项能力，通过OpenAPI，助力实现多种大数据应用业务场景 全流程数据质量监控 支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量 一站式数据开发 覆盖数据采集、建模、离

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作业节点调度次数/天增量包： 不同版本的DataArts Studio实例，提供了不同的作业节点调度次数/天规格限制。该规格是以每天执行的数据开发作业、数据质量监控作业和元数据采集作业的调度次数之和计算的，您可以在新商业模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多 > 配额使用量”查看

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