中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据架构规划设计 概述 数据架构规划设计主要包含数据调研、梳理业务流程、业务流程活动、业务域L1和主题域L2定义、业务对象L3梳理和数据owner确定、逻辑实体L4梳理、数据分类、属性L5梳理和数据标准设计、数据分级设计、数据指标设计九大步骤，通过以上步骤完成数据架构规划设计。

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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架构设计 部署架构 业务架构 回收站

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基站等网元，运营商在中试中心部署工厂专属UPF和MEC；满足工厂协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、生产现场监测十大典型应用场景。 5G全互联工厂网络包括面向中试验证中心和面向分布式用户的网

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数据使能信息架构与业务架构设计 图1 架构 在完成数据调研与业务调研之后，即可着手进行客户的信息架构与业务架构设计。信息架构和业务架构都是企业架构的重要组成部分。信息架构确保了信息的有效组织和流通，而业务架构确保了企业的流程和结构与其战略目标保持一致。这两者共同为企业提供了高效运

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步骤5：数据架构设计 DataArts Studio 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。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source

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技术架构设计 集成架构设计 部署架构设计 集成架构分享 上架加速场架构模板 方案设计导出 方案设计提交审核 父主题： 设计中心

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信息架构设计 创建信息架构 主题设计 逻辑模型设计 物理模型设计 ETL映射设计 业务指标设计 配置管理 父主题： 设计中心

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即可开始进行架构设计。您可以点击右下角的“智能推荐”按钮搜索架构并引用。 图3 集成架构设计 可参考集成架构设计指导进行详细的集成架构设计。 创建集成架构—加速场架构模板 解决方案工作台解决方案加速场发布了不同行业、场景的架构模板供用户使用，您可以通过搜索加速场架构模板，引用合适

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RFS 自动部署 架构师进入设计中心后，单击设计中心页面左上角集成架构名称右侧“操作”选项下的“新建”（当该架构下还没有部署架构的时候，可以点击【创建一个部署架构】），开始新建部署架构，在当前集成架构下开始新建部署架构，选择“自动部署（RFS）”类型。 图10 新建部署架构 RFS部署架构设计界面介绍

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越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构，由于图片空间有限，该架构图中没有列出全部的层级，如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的大企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础，将其映射到华为云上有效运转起来。

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数据架构 数据架构概述 数据架构使用流程 添加审核人 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 通用操作 使用教程

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数据架构 码表和数据标准有什么关系？ 关系建模和维度建模的区别？ 数据架构支持哪些数据建模方法？ 规范化的数据如何使用？ 数据架构支持逆向数据库吗？ 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 表是否可配置生命周期管理？

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空间内的架构师在方案管理页面，点击【更多】->【设计变更】->【变更设计】，开启设计变更。如图1所示。 进入到设计中心页面，点击【切换至设计变更列表】，即可对集成架构和部署架构进行更改，完成后提交设计变更，审核通过即可。如图2所示。 图1 方案设计变更 图2 切换至设计变更列表 父主题： 设计中心

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数据架构API 概览 信息架构接口 数据标准接口 数据源接口 码表管理接口 流程架构接口 数据标准模板接口 审批管理接口 主题管理接口 主题层级接口 目录管理 原子指标接口 衍生指标接口 复合指标接口 维度接口 限定接口 维度表接口 事实表接口 汇总表接口 业务指标接口 版本信息接口

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数据架构示例 DataArts Studio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。 本章节操作场景如下： 对 MRS Hive数据湖中的出租车出行数据进行数据模型设计。

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型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，通过数据集市构建出汇总模型。 数据架构总览 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面，查看“总览”，如图1所示。 图1 数据架构总览 我的待办 显示“我的申请”和“待我审核”的数量。

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MgC利用部署在源端网络中的Edge设备完成数据采集。 数据采集架构图，如图1所示。 图1 Edge远程在线采集架构图 通过调用API在线采集云平台资源 适用于公有云部署场景，针对不同云服务提供商（友商）的云资源进行数据采集。使用API接口与其它云服务提供商的系统进行交互，实现数据的在线采集。不需要在源端网络中安装Edge设备。

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数据标准设计 数据标准设计方法 针对属性字段设计数据标准，数据标准用于描述业务层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为标准被共同遵守。数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作；

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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