据（迭代）采集，提供完整的营销数据闭环，从而更高效通过数据进行决策。 方案优势： 具备实时、自助式、开放性三大核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签，同时结合强大的数据加工方式和数据输出能力，支撑企业丰富的数据应用，激发数据的真实价值。

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SQL进阶及应用开发 01:53:55 数据仓库 服务SQL进阶及应用开发 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 数据库对象设计 01:09:09 数据仓库服务数据库对象设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 安全与权限设计 52:51 数据仓库服务安全与权限设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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兼容Hive元数据模型：提供兼容Hive元数据模型的SDK客户端，使计算引擎对接LakeFormation更轻松和高效。 兼容Ranger权限模型：提供兼容Ranger权限模型的接口，具备良好的生态扩展性。 建议搭配服务 MapReduce服务 （ MRS ） 数据仓库服务 GaussDB（DWS）

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需模板。 工业数据模型模板库当前处于试运行阶段，仅支持白名单用户使用。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“工业数据模型模板库”，进入工业数据模型模板库页面。 在搜索框中，输入需要搜索的模板名称即可自动过滤。 父主题： 工业数据模型模板库

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查看工业数据模型模板 操作场景 为了方便用户查看工业数据模型模板信息，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持在“工业数据模型模板库”页面查看所有模板的信息。 工业数据模型模板库当前处于试运行阶段，仅支持白名单用户使用。 前提条件 已登录应用设计态。

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购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的 DataArts Studio 实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多

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实施步骤 本方案包括八大模块，每大模块的每个功能模块都有其独立的实施步骤 图1 数据管理&数据应用 以大数据管理服务为例子，其实施步骤大体包含以下内容: 表1 大数据管理服务 项目阶段 服务内容 服务需求调研 / 服务方案设计 / 数据汇聚 包括 互联网数据采集 数据库数据抽取 接口对接

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数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心

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统一数据模型指南 对外API规范

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01-02 数据库 数据模型设计规范 数据模型设计规范 基础库数据模型 基础库数据模型 第1部分：综合人口模型设计 基础库数据模型 第2部分：综合法人模型设计 基础库数据模型 第3部分：社会信用模型设计 基础库数据模型 第4部分：电子证照模型设计 基础库数据模型 第5部分：自然资源和空间地理技术规范

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数据使能设计与实施流程如下图所示： 图1 流程图 上图中的各个流程，可以归类为数据使能专业服务的各个报价项，如下图所示： 图2 报价项 数据管理成熟度诊断：完成初步的业务、数据、系统调研，并基于DCMM数据管理成熟度标准的八大维度给出数据管理成熟度诊断与评估，提供技术路线设计与规划。

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创建数据仓库 GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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创建空白信息架构模板，在此模板上进行信息架构设计。 进入设计中心后，切换至在技术架构设计页签，点击【新建信息架构】。 填写信息架构名称，选择无模板后单击【确定】。 图2 创建信息架构 创建完成后，该空白信息架构模板包含空白的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射设计、业务指标设计和配置管理，您可以在此基础上进行设计。

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询财务业务报表数据。 业务流程 图2 财务自助分析流程图 报表设计人员可在分析报表设计小应用中根据业务需求新建一个管理报表。 在分析报表设计中针对新建的这个管理报表可进行格式和数据的设计。 针对设计好的账表可将其发布成小应用，提供给其他人员使用。 权限管理员可将新发布的小应用分配权限给需要的角色或用户。

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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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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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API设计配置 ROMA API提供了API设计文件规范性检查，帮助用户快速设计标准的RESTful API。您可以选择已有的规则集或者新建规则集对API设计文件进行规范性检查。 ROMA API也支持配置扩展字段，您按照Swagger规范性设计API的同时，也可额外自定义扩展字段。

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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QoS策略设计 为了保证在网络拥塞情况下关键应用流量得到优先调度，需要配置QoS策略，保障关键流量的带宽，同时限制非关键流量的带宽。 办公软件、VoIP流量等为重要业务，属于关键流量，需要优先调度并保证带宽；保卫监控流量等属于非关键流量，对该部分流量进行带宽限制。 根据上行带宽大

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