示例场景说明
本示例是一个DataArts Studio全流程入门教程，旨在介绍如何在DataArts Studio平台完成端到端的全流程数据运营。
- 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
流程简介
本入门指导将参考如表1所示的流程，实现示例场景的数据治理。
主流程 |
说明 |
子任务 |
操作指导 |
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在使用DataArts Studio前，您需要进行业务调研和需求分析设计。 |
需求分析、业务调研与业务流程设计 |
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如果您是第一次使用DataArts Studio，请先完成创建DataArts Studio实例、创建工作空间等一系列操作。 |
使用DataArts Studio前的准备 |
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通过DataArts Studio平台将源数据上传或者接入到云上。 可以将离线或历史数据集成到云上。提供同构/异构数据源之间数据集成的服务，支持单表/文件迁移、整库迁移、增量集成，支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 |
数据集成 |
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为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据层进行管理和监控，必须先对其元数据进行采集并监控。 |
元数据采集 |
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数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 |
准备工作 |
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主题设计 |
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标准管理 |
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关系建模 |
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维度建模 |
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指标设计 |
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数据集市建设 |
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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。 |
数据管理 |
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脚本开发 |
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作业开发 |
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运维调度 |
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对业务指标和数据指标进行监控。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。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 |
业务指标监控 |
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数据质量监控 |
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在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图。 |
数据地图 |
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服务退订 |
