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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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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什么是 DataArts Studio 产品功能 应用场景 如何选择DataArts Studio版本 数据治理 方法论 数据治理框架 数据治理组织架构 数据治理度量评估体系 华为数据治理实践 03 入门 DataArts Studio入门教程，指导您如何在DataArts Studio控制台完成端到端的全流程数据运营。

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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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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2RCU可支持API转发 2000 TPS，或可支持托管API数量 200 个 1 表2 专业服务清单 类别 报价项 量纲 数据治理咨询服务 数据治理诊断 30人天 数据治理实施服务 数据集成 20人天 数据架构 15人天 数据开发 30人天 数据质量 15人天 数据资产 10人天 数据服务

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快数据变现，实现数字化转型。 图5 数据治理方案图 数据集成 支持批量数据迁移、实时数据集成和数据库实时同步，支持20+异构数据源，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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什么是数据治理中心DataArts Studio 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。

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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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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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套 数据使能信息架构设计 数据使能信息架构设计-基础包 套 数据使能信息架构设计-增量包 套 数据使能技术架构设计 数据使能技术架构设计 套 数据使能技术平台集成实施 数据使能技术平台集成实施 套 IT数采集成实施 套 OT数采集成实施 套 数据使能方案设计 数据湖 治理方案设计-基础包

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华为云数据治理平台 数据治理总体架构 数据治理中心 DataArtsStudio https://support.huaweicloud.com/dataartsstudio/index.html 数据湖探索 DLI https://support.huaweicloud.com/dli/index

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数据治理平台部署 将前端上传至 服务器 /usr/local/web下两个前端包 yunpi-base-mgr yunpi-data-govern 将后端包上传至服务器 修改配置信息将请求后端网关地址进行修改 Vim config.js 图1 上传 /usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件

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一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字，才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例

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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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华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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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 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 流程简介 本入门指导将参考如表1所示的流程，实现示例场景的数据治理。 表1 DataArts

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大数据迁移支持服务-基础版(20TB内) 提供客户迁移上云的技术支持 以数据量总包的方式提供迁移支持服务 大数据迁移支持服务-增量包(每TB) 提供客户迁移上云的技术支持 超出上一条中的总包范围之外的资源，采用本条补充 大数据迁移支持服务-基础版(500个任务以内) 提供客户迁移上云的技术支持 以任务量总包的方式提供迁移支持服务

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