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。 提供数据系统的数据相关信息（元数据、数据字典、数据血缘）。 协助执行IT相关的 数据治理 工作。 确保数据系统的技术方案符合本领域的信息架构，技术选择能够满足数据发展中长期的需求。

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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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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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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，发展到开发新

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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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单击“完成”按钮。 图7 安装4 单击“保存”按钮 图8 安装5 部署完成 图9 安装6 参数设置 在startWebLogic.sh（cmd）中，增加 Set JAVA_OPTIONS=-Xmx2048m -Xms1025m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -Djava

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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源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。 父主题： 数据治理框架

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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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据存入云数据库RDS中，分析型数据存入数仓DWS中。在数据治理中心 DataArts Studio 中进行数据治理作业，最后通过应用与 数据集成平台 ROMAConnect开放接口，提供数据给第三方综合结算系统。 方案优势 依托华为云大数据产品，结合中软国际数据治理专业服务能力，为企业数

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景，构建全链路 数据湖 安全的解决方案，全方位保障数据湖安全，以此满足不同角色（如数据开发工程师，数据安全管理员，数据安全审计员和数据安全运营人员）对数据安全和数据治理的诉求。 图1 DataArts Studio数据安全框架 资源主体：即华为云数据湖中的库表字段及计算引擎队列资源。库表字段支持大数据 MRS

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、验收华为云服务。 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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华为方法论示意图 分层Mapping设计 在 数据仓库 和ETL（抽取、转换、加载）领域中，"mapping" 指的是一种规则和逻辑的集合，用于描述如何从源数据抽取、转换和加载到目标数据仓库中的过程。映射定义了源系统中的数据如何映射到目标系统中，以满足数据仓库的数据需求和分析目标。 做Mapping的目的如下：

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数据治理专业服务 数据治理诊断 企业现状调研 了解客户的核心业务流程、需求、挑战和目标。分析客户的核心业务流程和组织结构，理解客户的业务模式。识别业务中的关键挑战和机会，为业务优化提供方向。明确业务目标和战略方向，为业务增长提供支持。采用访谈交流、现场观察、市场分析和竞争对手研究等多种方法进行业务调研。

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企业主机安全用户指南 数据库安全服务DBSS 数据库安全服务用户指南 云堡垒机CBH 云 堡垒机 CBH用户指南 数据仓库服务DWS 数据仓库服务DWS管理指南 数据治理中心DataArts Studio 数据治理中心DataArts Studio用户指南 云数据库RDS 云数据库RDS用户指南 父主题：

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企业主机安全用户指南 数据库安全服务DBSS 数据库安全服务用户指南 云堡垒机CBH 云堡垒机CBH用户指南 数据仓库服务DWS 数据仓库服务DWS管理指南 数据治理中心DataArts Studio 数据治理中心DataArts Studio用户指南 云数据库RDS 云数据库RDS用户指南 父主题：

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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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敏感数据治理流程 敏感数据定义 敏感数据主要指未经个人或集团授权被他人使用，有可能给个人或集团带来严重损害的数据。 以《GBT 35273-2020 信息安全技术个人信息安全规范》为例，个人敏感数据有： 个人财产信息 （存款、信贷、消费流水） 个人健康生理信息（体检信息、医疗记录）

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