Studio与 数据湖 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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数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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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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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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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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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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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 标准数仓（DWS 2.0）：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、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。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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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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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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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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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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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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数据治理中心-成长地图 | 华为云 数据治理中心 数据治理中心(DataArts Studio)是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业客户快速构建数据运营能力。

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据质量监控的创建接口，则可创建超过100个质量作业 用户的使用场景？ 对DWI层数据进行标准化清洗 一般在数据加工前后，对数据的质量通过六大维度的规则进行质量监控，当发现不符合规则的异常数据时向用户发送报警 6 数据目录 需要支持哪些数据源？ MRS Hive - 数据资产的数量规模有多大？

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资源规划说明 以某行业客户为例，客户的需求为构建全集团统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 假设客户的数据量规模在10T左右，考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准：

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