数据管理与分析
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附录 背景信息
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类别 |
步骤 |
实施说明 |
|---|---|---|
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数据集成实施 |
开发测试 |
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部署上线 |
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类别 |
实施条目 |
实施内容说明 |
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数据治理实施 |
数据标准实施 |
根据咨询和设计输出的数据标准，在DataArts上落地数据标准，并完成数据标准发布。 |
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物理建模实施 |
根据设计环节输出的物理模型，完成数据各层的物理建模实施，并检查实施结果。 |
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数据指标开发 |
根据指标设计方案，配置原子指标、衍生指标和复合指标以及对应的ETL脚本，其他还包括：新建时间限定和维度配置。 |
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脚本/作业开发 |
按需完成各数据层的ETL脚本开发、数据同步，并基于各层数据的时间顺序、频率的要求，完成作业开发和调度执行。
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数据服务开发 |
根据数据服务设计方案，基于数据使能平台的数据服务模块完成API开发，包括：API生成、API注册、API审核、API发布。 |
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数据质量实施 |
根据需要监控的业务指标或数据质量，选择系统预置的数据质量模板或开发相应的数据质量分析脚本，并配置作业定期执行。通过已定义的数据质量规则对目标数据进行检查。 |
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数据资产实施 |
基于数据目录、数据表两个维度管理对应的数据权限；基于数据密级以及脱敏策略实现数据安全管理；针对各类数据源实现元数据采集管理。 |
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类别 |
步骤 |
实施说明 |
|---|---|---|
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数据地图平台 |
开发实施 |
从数据湖到数据地图平台，各数据链路迭代完成后，对全链路进行数据一致性效验、链路可靠性测试，并由最终用户依据业务需求进行测试。 |
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部署上线 |
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