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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查看服务总览和依赖关系图 概览页面展示了当前产品下所有的注册到Cloud Map的资源总览情况以及服务的依赖关系图。 查看服务总览 进入AppStage运维中心。 单击，选择“微服务开发 > 服务发现”。 选择左侧导航栏的“服务目录 > 概览”。 选择“服务总览”页签，查看当前产品下所有服务注册到Cloud

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统计周期为1分钟和5分钟。 以“仪表盘”页面为例，时间范围与统计周期的关系如下表所示。 表1 时间范围和统计周期关系表 时间范围 统计周期 近30分钟 1分钟、5分钟 近1小时 近6小时 1分钟、5分钟、15分钟、1小时 近1天 近1周 1小时 自定义时间段 1分钟、5分钟、15分钟、1小时

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实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云 数据仓库 产品咨询服务 理解客户业务需求，结合客户需求场景分析结果，提供华为云数据仓库产品及解决方案咨询服务。 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 提供华为云数据仓库软件组网规划、安装、配置与调测服务。 数据仓库迁移方案设计与实施支持

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Studio与数据底座进行对接，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

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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。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责和制度规范、构建工具、制标和落标等。通过统一的数据标准制定和发布，结合

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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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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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从海量数据中将数据进行分类分级，方便进行不同粒度和级别的安全管理。 数据泄露检测与防护 如果出现频繁访问敏感数据的异常行为，可以及时进行风险告警。 数据静态脱敏、数据水印 对于已标记特定安全级别的敏感数据，可在对外提供数据时进行脱敏或者加水印。 个人信息合规 精准区分和保护个人数据，避免产生合规问题。

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数据地图 元数据采集 元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到目标数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。元数据管理模块是数据治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，采集数据源中的技术元数据、全链路的血缘管理。

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资源和成本规划 以某行业客户为例，客户的需求为构建全公司统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量，以及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： 资源与成本清单

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大数据 数据湖探索 DLI 数据治理中心 DataArts Studio 数据仓库服务 GaussDB (DWS) MapReduce服务 MRS 云搜索服务 CSS 父主题： SCP授权参考

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”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图（Table

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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置关系实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 批量删除模型实例 同步xDM-F实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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户可以在集群中创建数据迁移作业，在云上和云下的同构/异构数据源之间批量迁移数据。 数据源 即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、数据湖等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据 源数据强调数据

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实时分析&流批一体：通过流处理的方式对数据进行实时分析，或将实时处理和批处理相结合，形成一个统一的数据处理和分析系统。 以1替N场景化解决方案的咨询和规划：即将多个相似的系统或业务进行统一管理，以便更好地管理和分析数据。 服务内容 L6服务名称 服务内容 适用场景 数据仓库咨询服务-资深顾问 针对即将上线的业务

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