中软国际数据治理专业服务解决方案实践

使用场景一：数据工程师/分析师支撑或配合业务提出的数据相关需求，完成一些相对复杂的数据接入、数据建模以及数据指标开发的工作。 新建数据接入：运营中心提供通用数据接入能力，通过与数据源连接，可以建立数据源中数据表的迁移任务，将源端数据迁移到运营中心，为后续业务做数据准备。 新建数据模型：

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如何通过GPO组策略使域用户成为PC的本地管理员？ AD域管理员可以指派域用户作为PC的本地管理员，该部分域用户拥有AD域管理员的部分权限，可以对云应用服务的域 服务器 相关功能进行维护，例如，更新应用等。作为云应用的专属域管理员，可以提升域服务器的安全，并提升维护效率。 创建安全组

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您只有在加入工作空间并被分配权限后，才具备管理工作空间、管理数据连接、管理大屏、管理组合屏和管理应用的一系列操作权限。 在工作空间管理中，管理员可以将其他用户添加到工作空间，并给用户设置 DLV 预设的管理员、开发者、分析师、访客等角色，实现多角色协同开发。 背景说明 华为云帐号或者拥有DLV

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map 是 无 数据处理规则 条件逻辑为“AND”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“C

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map 是 无 数据处理规则 条件逻辑为“AND”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“C

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成员帐号：在下拉列表中，可以选择一个或多个用户。 设置角色：工作空间成员角色，所选的成员帐号都将被设置为所选角色。DLV工作空间有管理员、开发者、分析师和访客四种角色，它们分别具有不同的工作空间访问权限，工作空间创建者默认为管理员角色。四种角色的权限说明请参见DLV角色和权限列表。 按用户组添加

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Insight开发者权限，拥有该权限的用户可以新建数据源、数据集、仪表板、大屏。 系统策略 DataArts Insight AnalysisAccess DataArts Insight分析师权限，拥有该权限的用户可以使用已创建的数据集创建仪表板、大屏等。 系统角色 DataArts

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可打通数据采集-接入-可视化分析-智能应用的全流程；大数据架构提供企业级平台能力，支持万级用户数及十亿级数据量； 观远数据开发平台：数据治理工具，可进行多种数据来源的对接；提供复杂灵活的调度能力进行数据集成与处理；随后这些数据可以通过服务化的能力提供给数据分析平； 观远数据连接器

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成为SI伙伴售前专人多久后能申请专职人员激励（Funding Head）？ 满半年，并在补贴期1年内。 父主题： 专职人员激励（FH）

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下面重点介绍财务托管模式下企业主子的成本管理规则。 数据范围 成本中心为企业主账号提供的数据范围包括如下： 企业主账号本身消费产生的成本和使用量数据； 企业子账号在财务托管期间消费产生的成本和使用量数据。 成本中心为企业子账号提供财务托管期间产生的成本和使用量数据，企业子账号取消关联成为普通用户后，则只能访问

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积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。

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数据管理能力概述 《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。 DCMM（Data management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T

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ion） 数据平台实例信息 数据平台实例 数据平台实例信息。 数据平台实例元数据采集统计信息 数据平台实例 数据平台实例元数据采集统计信息，此特征尚未被使用。 数据集对应的统计信息 数据集 数据集对应的统计信息，主要是记录占用存储空间等。 数据标准信息 数据标准 数据标准详细信息。

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数据架构数据搬迁 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。 约束与限制 导入关系建模表/实体、维度建模维度/事实表、维度建模汇总表前请确保已创建管理中心连接，确保数据连接可用。 数据架构中的时间限定、审核中心和配置中心数据不支持导入导出。如有涉及，请您在其他数据迁移前，先进行手动配置同步。

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方案概述 应用场景 DevSecOps的概念最早于2012年被Gartner分析师首次提出。最近几年，随着对软件研发质量与效能的重视，大型企业对DevSecOps引入占比逐年递增。然而，企业在引入DevSecOps时候，往往遇到以下的挑战： 缺乏明确的软件研发目标，并没有明确的优先级和战略规划；

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数据开发数据搬迁 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 数据开发中的通知配置、备份管理、作业标签、委托配置、默认项等数据不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 导入脚本、作业、环境变量、资源功能部分依赖于OBS服务。

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数据目录数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。 您可以通过导入管理中心和数据架构数据，并运行新导入的采集任务重新生成业务资产、技术资产、指标资产。

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数据安全概述 数据安全以数据为中心，基于数据动态流动场景，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

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数据服务数据搬迁 数据服务数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心数据搬迁。 父主题： 跨工作空间的DataArts Studio数据搬迁

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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应用场景 随着大数据技术的飞速发展，对数据价值的认识逐渐加深，大数据已经融入到了各行各业。根据相关调查报告数据显示，超过39.6%的企业正在应用大数据并从中获益；超过89.6%的企业已经成立或计划成立相关的大数据分析部门；超过六成的企业在扩大大数据的投入力度。对各行业来讲，大数据的使用能力成为未来取得竞争优势的关键能力之一。

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