指应用下的个体成员，即“XDMUser”数据实体创建的 数据实例 。 操作类型 不同的角色有不同的操作权限，对每个用户分配最小够用的操作权限，可以极小的防止各种越权操作，从而有效减少由于操作不当带来的故障和安全问题。 xDM-F的操作类型提供了应用内的具体操作，内置七种操作类型：创建、管理、修订、下载、查询

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无法连接 数据仓库 集群时怎么处理？ 检查原因 基本原因可能有以下几种： 集群状态是否正常。 连接命令是否正确，用户名、密码、IP地址或端口无误。 安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 安装客户端的操作是否正确。 如果是在公有云环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 弹

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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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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围。会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。

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Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下四种： 逻辑模型：通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 关系建模

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Standards）是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。

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网页端分别是：可视化大屏和作业处理端。可视化大屏主要由水环境监测，雨情预警，预测预警（水质），污染溯源，远程巡河，告警统计，领导驾驶舱7 个子页面组成。 功能简述 功能操作说明 地图 水环境监测 父主题： 实施步骤

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3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 依据华为云对3C电子（PCBA）行业的合作理解，PCBA行业企业关键数据要素资产框架，以用于行业内对于订单、生产等数据的理解对齐，在运营方沉淀数据管理能力的同时，支撑云工厂运营方多多加盟工厂的统一管理，未来可支持以通用数据为基础的行业内通用应用的可复制，以

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方案概述 应用场景 企业在进行数据化转型或数据管理时，存在以下的痛点： 数据不准确，存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据 数据难整合，跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱，关联分析十分困难 数据难溯源，业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间 数据不

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload

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，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据并不是在物理上汇聚到了一个数据平台上，而是如果干个物理分开的数据平台形成虚拟 数据湖 。 数据集市：企业内存储特定格式数据，提供给特定类型查询分析，满足特定的业务场景，针对特定用户的，特定的数据平台。各个集市之间，数据会有重复。

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数据中台仓库的全流程管控。通过在部门终端布置部门交换节点采集部门业务系统数据，运用共享交换能力，形成部门资源库；数据中台通过数据采集汇聚中心端，采集数据形成中台的数据仓库，以业务需求出发，建设主题库、专题数据库；通过对数据的标签化处理，抽离出数据的特性值，建设数据的多场景应用。 图2

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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“故障通报 > 运维事件管理”，进入运维事件管理页面。 单击待查看事件所在行“操作”列的“查看”。 在通报记录中可查看短信及群组的发送状态。 单击“查看状态”，可查看通知人员短信发送状态，若发送失败，支持发送失败的通知人员重新发送短信，如图1所示。

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adata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。 数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，

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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。 平台级实时能力：支持秒级端到端的数据流，支持实时数据订阅输出 自助式数据加工：业务人员自主灵活完成标签建模，提升数据应用效率

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据实例的数量以及最近的变化趋势。 支持区域： 华北-北京四 数据看板（设计态） 数据看板（运行态） 我的工作空间 xDM-F和LinkX-F支持 我的工作空间用于管理用户的导入/导出数据任务。 支持区域： 华北-北京四 我的导入任务（设计态） 我的导出任务（设计态） 我的导入任务（运行态）

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批量删除：勾选多个数据模型，单击列表上方的“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。 搜索数据模型 默认情况下，流程元模板的“数据编辑”页展示的是当前流程元模板所属应用下的已添加的全部数据模型。为了帮助用户快速搜索出当前流程元模板的数据模型，xDM-F提供搜索数据模型功能，目前可通过所属

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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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欢迎使用数据仓库服务 GaussDB (DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集

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属性类型的数量。 如果应用的数据库类型为mysql，文本、长文本、布尔、日期、分类属性类型的数量不可超过200个，整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）属性类型的数量不可超过100个，枚举属性类型的数量不可超过55个，URL属性类型的数量不可超过4个，文件属性类型的数量不可超过183个。

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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