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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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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数据架构 数据架构概述 数据架构使用流程 使用前准备 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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数据在数据仓库服务中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系

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0）本地盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存(GB) 单节点存储容量 DN数量 使用场景 dws2.olap.4xlarge.i3 X86 16 128 1490GB 1 推荐在生产环境下使用，适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统，BI报表，可视化大屏等场景。 有着极致的性

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实时数仓（单机部署）不支持分布式模式，因此不支持扩缩容、逻辑集群、资源管理等操作。 实时数仓（单机部署）不支持快照、监控面板、 MRS 数据源等功能。 实时数仓（单机部署）中，原有指定分布列语法将被忽略，此外不支持job定时任务、SEQUENCE类型、HDFS/OBS外表导入导出（其中OBS外表导入导出8

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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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数据架构数据搬迁 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。 约束与限制 导入关系建模表/实体、维度建模维度/事实表、维度建模汇总表前请确保已创建管理中心连接，确保数据连接可用。 数据架构中的时间限定、审核中心和配置中心数据不支持导入导出。如有涉及，请您在其他数据迁移前，先进行手动配置同步。

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单击“更多 > 删除”，可以删除数据表，其中发布审核中，已发布和下线审核中状态的数据表不可被删除。且数据被引用的数据表不可被删除。 下线 单击“更多 > 下线”，可以下线已发布且不带下展的数据表。数据被引用的数据表不支持下线。 “带下展”，指发布审核后又重新编辑的数据。 发布 单击“发布”

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业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。 原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。

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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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栈、应用架构、部署架构、数据量和性能等）。 在华为云提供实施服务的过程中，如客户提供的资料中含有第三方软件，客户须负责与第三方厂商交涉，协助华为云解决问题。 授权华为团队与迁移相关的操作权限。 华为责任 华为需明确此次迁移项目负责人。 对于项目所必须获取的客户相关业务架构、数据等

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（Config）和配置数据（ConfigData）。 环境配置：指那些针对当前应用基本上固定的环境配置。 环境数据：指那些需要在部署的同时根据情况调整的数据，如：配置文件，开发、测试、生产环境的地址等。 Automation自动化系统 自动化在DevOps中的作用不言而喻，这部分

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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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业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。 原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。

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以某零售客户为例，客户希望分期完成其企业级数据中台的建设。客户源系统既有结构化数据、又有非结构化数据，同时客户需求部分结构化数据实时进入数据中台，准实时消费。在数据中台的基础上，客户诉求数据使能解决方案帮助其构建企业级的数据地图平台，完成全企业的元数据采集、展示、和审批流构建，同时通过B

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射中，您只需要为来源于当前映射的字段设置源字段，其他字段可以不设置。 如果表中的字段数据来源于同一个关系模型中的多个表，您可以新建一个映射。在该映射的“源表”中，您可以将多个表设置Join，然后再为表中的字段设置源字段。 本示例只需要新建一个映射。单击“新建”，新建一个映射，如图31。

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标、技术指标当前是相互独立的，不支持交互。 父主题： 数据架构

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