数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 图3 数据架构 DataArts Studio 数据架构主要包括以下三个部分：

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在DataArts Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据架构总览 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面，查看“总览”，如图1所示。

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根据客户实际需求情况，提供数据运营分析指标运营体系搭建，基于业务场景的数据模型及运营看板配置指导等。 根据客户实际要求，提供数据采集方案咨询及指导，指标体系搭建及配置，数据接入集成开发，埋点采集及元数据导入指导等。 aPaaS平台活动运营-标准版 围绕aPaaS平台及产品的业务，提供赛题+评

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运营中心提供指标模板和场景模板应用能力，模板中内置数据模型、指标定义、图表卡片等。运营中心通过提供多场景模板，以场景驱动一键应用，赋能用户低门槛、高效率地构建指标体系。 数据管理 运营中心提供多种数据接入能力，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。

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客户现实情况和核心需求的企业数字化高质量发展的策略建议，基于华为云服务产品及解决方案能力全方位推动客户加快数字化转型升级。 依托评估诊断指标体系和分析模型等，优选适配符合客户的模型和指标，有针对性的向企业个体以及产业集群客户开展专业的诊断评估服务。 基于华为云优势能力，向客户提供

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运维的以资源管理为核心升级为以应用管理为核心。 应用生命周期 数据可视化 ，打通应用端、管、云全链路数据孤岛，全栈数据可观测，构建应用稳定性指标体系和监控大盘，进行度量与治理。 使用AIOps算法支撑故障智能化诊断与恢复等场景，通过AI异常检测、根因诊断和故障恢复预案，降低业务故障恢复时间，提升业务质量。

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仅当“指标类型”为“普通型指标”或“静态指标”时，该参数显示且为可选参数。 复合类型 指标的类型。仅当“指标类型”为“复合型指标”时，该参数为必填参数。 组合型：指标体系中由多个指标组合而成的指标。 同比增长率：指某个指标在当前时期与同期相比的增长率，通常用于比较不同时间段的数据变化情况。 环比增长率：指

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仅当“指标类型”为“普通型指标”或“静态指标”时，该参数显示且为可选参数。 复合类型 指标的类型。仅当“指标类型”为“复合型指标”时，该参数为必填参数。 组合型：指标体系中由多个指标组合而成的指标。 同比增长率：指某个指标在当前时期与同期相比的增长率，通常用于比较不同时间段的数据变化情况。 环比增长率：指

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Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 指标（数据架构） 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标一般由指标名

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化分析应用。 客户价值：提供自助分析平台，智助全员非现场审计。支持项目审计和日常监督需要，推进审计工作的模式转变。 场景三：预警监督，以指标体系为基础，构建持续预警监督体系 利用灵活的预警指标及预警规则的设置工具，形成完善的预警监督体系。 客户价值：事后的审计工作向事中推进，及时发现问题，防患于未然，提升审计工作价值

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对用户投诉。 产品发布挑战：上线回滚频发、发布风险控制不足、变更效果难以评估。 研发工作挑战：部门墙导致定责困难、黑盒测试效率低下、考核指标体系不统一。 通过本方案实现的业务效果： 上述的这些挑战亟需一个强大的应用性能监控平台来解决。基调听云应用与微服务系统不仅能够采集应用指标，

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运营中心提供指标模板应用能力，模板中内置数据模型、指标定义、图表卡片等经验内容。运营中心通过提供多场景模板，以场景驱动一键应用，赋能用户低门槛、高效率地构建指标体系。 在运营中心控制台左侧导航栏选择“运营模板 > 指标模板库”。 从指标模板库查找所需指标模板，单击选中的模板。 在“模板详情”页面，选中模板某指标，进入“应用模板”页面。

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ph）和微服务引擎（Cloud Service Engine， CS E）等上层运维服务采集指标数据并实时、可视化呈现。 可观测性分析：基于指标体系，通过事务监控、容器监控、普罗监控等功能，提供异常检测、历史数据分析、性能分析、关联性和场景化分析等可观测性分析能力。 运维自动化：提供

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中心承载落地，用于后续的数据资产管理和消费，主要包含如下几方面工作： 需求调研 信息收集：基于当期的项目需求范围，收集包括业务流程和分析指标体系等在内的业务文档、系统架构文档、数据字典文档等。 调研分析：通过访谈、相关资料分析解读等方式，明确当期业务需求，深入了解目标业务信息架构，预期输出成果范围等

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数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据目录，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 已发布区域：全部 数据架构概述 信息架构 信息架构是以结构化的方

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根据客户实际需求情况，提供数据运营分析指标运营体系搭建，基于业务场景的数据模型及运营看板配置指导等。 根据客户实际要求，提供数据采集方案咨询及指导，指标体系搭建及配置，数据接入集成开发，埋点采集及元数据导入指导等。 aPaaS平台活动运营-标准版 围绕aPaaS平台及产品的业务，提供赛题+评

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