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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AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示：最大可查询时间范围=统计周期×1440当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。时间范围与统计周期的关系如下表所示，监控关系如表1所示。

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组织人员、角色和权限的关系 本章节介绍如何管理伙伴的组织信息、新增角色和新增组织人员等。 合作伙伴可以创建拥有不同权限的组织人员账号，用来对合作伙伴账号进行分权管理。 只有在伙伴中心“组织 > 组织成员”页面新增人员并分配角色，才可以分权管理。请勿直接在“统一身份认证”服务中新增和删除用户，否则将与伙伴中心人员管理冲突。

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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 进入运维中心工作台。 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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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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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

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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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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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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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与其他云服务的关系 与统一身份认证服务的关系 数据仓库服务使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证和鉴权功能。 需要拥有DWS Administrator权限的用户才能完整使用数据仓库服务。如需开通该权限，请联系拥有Security

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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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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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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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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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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 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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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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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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