操作步骤如下所示。 数据过滤有如下两个入口： 单击JupyterLab环境编辑界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”。 JupyterLab环境编辑区的“数据过滤”快捷入口。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”，界面新增“数据过滤”内容。

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段。 数据过滤 根据设置的条件过滤数据，满足条件的数据则输出，不满足条件的数据将被丢弃。 添加好算子节点后，在算子节点上点击鼠标左键，即可打开右侧的算子配置面板，如图： 使用该配置过滤出batteryLevel不等于0且batteryVoltage大于100的数据。 数据过滤算子

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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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建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，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

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的OBS外表，将两个数据库关联在同一个数据目录下进行数据查询。 功能特性对比 表1 功能特性对比 功能模块 功能模块 存算一体 存算分离 总览 资源 支持 支持 告警 支持 支持 近期事件 支持 支持 集群监控指标（DMS） 支持（单机版不支持） 支持 数据 - 支持 支持 集群管理

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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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检测”。 设置数据处理类型选择“数据校验”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据清洗算子（PCC算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为

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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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华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 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；

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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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基于本领域数据治理的工作计划，利用数据专项技能，支撑数据代表完成数据Owner分配的各类数据治理工作。 数据架构师（Data Architects）：数据架构师是领域数据治理工作在IT层面的代表。 开发和维护本领域的数据系统或子系统，确保数据在系统中得以记录，数据标准、数据质量规则、数据安全、主/参考数据管理、数据服务在系统中得以实施。

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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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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 数据不安全，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露

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部署数据治理平台 Weblogic 12c中部署 Weblogic管理控制台访问地址：http://服务器IP:7001/console。在IE浏览器里键入该地址，进入Weblogic控制台登录页面，输入用户名和密码进行登录。 图1 登录界面 登录成功后，就出现Weblogic的控制台管理界面，如下：

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数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由

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数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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