/usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件 图2 修改配置文件 服务的配置修改及启动 修改所有jar服务连接nacos配置的信息如下标红处。 图3 修改及启动 所有服务的启动 nohup java -jar yunpi-base-gateway.jar >> yunpi-base-gateway

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观上对企业的创新能力提出了更高的要求，现在企业的创新在很大程度上要借助科技的手段，在业务数据的开发和利用基础上进行创新，数据为企业实施有效的创新提供了丰富强大的动力。 企业数据繁杂，无标准，质量低。 企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了

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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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，要把一家业务遍及170多个国家和地区的全球化公司的“总账”算清楚可真不容易。要做到财报的高效、准确、完整，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。

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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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体数据的一致（定义和实际物理数据的一致）。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据

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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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华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全

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和数据消费的物理通道。 数据安全在数据开发过程中完成数据安全的IT实现，以达成数据应用过程中安全管理规范的要求。 以上工作的有效开展，离不开组织管理、明确的责任人、考核体系、流程制度、数据治理政策和数据治理平台的支撑。 图2 DataArts Studio 各模块之间的示意图 DataArts

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在边缘可用区管理业务资源 CloudPond提供和华为云通用可用区使用云服务的一致体验，用户可以通过各服务控制台访问CloudPond上运行的各类云服务。 请您参考表1，详细了解CloudPond支持的云服务的使用方法。 表1 使用云服务参考文档 云服务名称 主要参考文档 弹性云服务器 E CS

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在边缘可用区管理业务资源 CloudPond提供和华为云通用可用区使用云服务的一致体验，用户可以通过各服务控制台访问CloudPond上运行的各类云服务。 请您参考表1，详细了解CloudPond支持的云服务的使用方法。 表1 使用云服务参考文档 云服务名称 主要参考文档 弹性 云服务器ECS

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Migration，简称 CDM ），是一个高效、易用的批量数据迁移服务。CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高您数据迁移和集成的效率。 数据湖探索 DLI ：数据湖探索（Data

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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，提供智能数据规划、

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为云服务。 客户必须提供业务系统相关的信息（包括但不限于技术栈、应用架构、部署架构、数据量和性能等）。 在华为云提供实施服务的过程中，如客户提供的资料中含有第三方软件，客户须负责与第三方厂商交涉，协助华为云解决问题。 授权华为团队与迁移相关的操作权限。 华为责任 华为需明确此次迁移项目负责人。

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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。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。 数据运营成本高，数据未服务化，导致

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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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通过对客户业务系统数据库表整理，了解客户的数据资产，知道有哪些数据库、表、字段。分析数据库表的结构、属性、关系等，可以了解数据的完整性、一致性。初步评估数据的质量，识别缺失和错误的数据。确定最佳的数据库整合和数据迁移方案，以实现数据的同源共享。 数据治理实施 本实施方案基于某客户数据治理项目实践输出，作

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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明确涉密的范围。 定义数据分类 当数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求时，您可以进一步为不同价值的数据定义数据分类，以更好地管理和分组计量自己的数据。 定义识别规则 定义敏感数据识别标准。 定义识别规则组 通过定义敏感数据识别规则及规则组，来有效识别数据库内的敏感数据。

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