数据治理 框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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Studio与数据底座进行对接，用于数据开发与数据治理等活动。 数据集成 数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 数据架构 作为数据治理的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能，提供智

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金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台 本章节介绍如

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体化八大建设任务。但当前政务大数据普遍存在如下问题： 体制机制缺失：尚未建立政务数据治理体质机制，各级数据资源管理部门和业务部门职责分工不明确，无法持续性开展数据治理工作。 业务目标不清晰：政务数据治理工作仅围绕数据开展，并未以业务目标为导向，围绕相应的业务目标开展数据治理实施工作，导致数据治理价值无法体现

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100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2 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，可视化大屏场景。 dwsk2.8xlarge ARM 32 256 100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2 dwsx2.8xlarge

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数据仓库 类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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开发盘古科学计算大模型 训练科学计算大模型 进行模型的训练，如预训练、微调等训练方式。 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用科学计算大模型 管理盘古大模型空间资产

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提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在480U以内 大数据平台设计服务-中规模 提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在480-1000U之间 大数据平台设计服务-大规模 提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在1000U以上

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数据治理委员会和各领域数据治理工作组是数据治理战略在运作层面具体的实施团队。其中： 数据治理委员会：由数据治理负责人、数据治理专家和数据架构专家团组成，面向企业进行数据治理工作的统筹并提供工作指导，在整个企业范围定期沟通数据治理工作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导

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数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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华为云大数据上云与实施服务提供：大数据上云迁移支持服务、数据治理样板点服务、大数据平台设计服务三大服务，全方位为客户解决大数据上云过程中遇到的迁移、设计和数据治理难题。 大数据上云迁移支持服务为客户提供迁移调研、迁移方案设计、迁移实施、迁移验收提供专业服务。针对客户大数据平台上云的过程中存在业务停机、数据

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法论 + 业界的数据治理实践，为企业落地立而不破的数据治理解决方案。 先进的数据基础设施平台：面向数据湖、数据治理、数据资产管理、数据应用构建、数据可信流通等数据场景，提供先进、高效、可靠、经济的数据基础实施平台。 图2 业务架构 方案采用云服务的方式部署交付，整体部署架构如下：

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云基华海电子政务大数据平台，主要以各政府部门业务信息资源为核心基础，依托国家电子政务网，借助现有的各级政府数据共享交换平台，运用大数据、云计算、人工智能等高新技术手段，建设电子政务“数据资源集成+数据仓库构建+数据资源治理+大数据分析应用”的面向政务流域的全流程、全级次、全方位的大数据平台，为构

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数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大； 华为在数字化转型过程中，解决了上述问题，因为华为认识到只有建立了完整的数据治理体系，保证数据内容的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。 高质量数据是业务创新的基础 企业在市场中的竞争领域已经从同一领域市场份额争夺，发

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华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设，完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践，建立实体化的数据管理组织，向公司数据管理部汇报，同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信

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，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题： 华为数据治理案例

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Google：Bigquery 新建数据平台 通常，有以下几种情景需要提供数据仓库上云与实施服务： 数字化转型、数据治理项目，需要规划数据仓库分析平台相关内容。 新建局点，拟采购华为数据仓库的情景。 原来老平台无法满足业务需求，拟采购华为数据仓库的情景。 由于业务和数据需求越来越大导致华为数据仓库需要扩容情景。

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各类报表大屏定制化开发，帮助企业领导决策。 方案架构 中软国际数据治理专业服务解决方案，承载帮助企业实现数字化转型能，具备“方法论+数据平台+数据应用+行业场景”所需的全套能力体系，从咨询规划设计、交付实施落地、定制开发，到后期的数据运维运营，为客户量身定制一站式数据治理服务解决

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容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持对接 MapReduce服务 （ MRS ）、数据仓库服务 GaussDB （DWS）、 数据湖探索 （ DLI ）、AI开发平台ModelArts、数据治理中心 DataArts Studio 等多种计算引擎及大数据云服务，使用户可以便捷高效地构建

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数据湖治理平台设计 数据治理中心DataArts Studio是面向解决企业数字化运营诉求，提供的具有数据全生命周期管理的智能数据治理平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能。 产品架构如下图所示。 图1 产品架构 如图所示，DataArts

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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。 本案例基于某市的出租车出行数据，选择MRS Hive作为数据湖底座，使用DataArts Studio实施全流程数据治理。期望通过实施数据治理达到以下目标： 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

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