数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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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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华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 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；

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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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高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题： 华为数据治理案例

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基于本领域数据治理的工作计划，利用数据专项技能，支撑数据代表完成数据Owner分配的各类数据治理工作。 数据架构师（Data Architects）：数据架构师是领域数据治理工作在IT层面的代表。 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

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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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在执行识别敏感数据任务之前，您可通过图1了解敏感数据识别流程。 图1 敏感数据识别流程图 定义数据密级 在对数据进行操作前，为数据定义密级，用以明确涉密的范围。 定义数据分类 当数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求时，您可以进一步为不同价值的数据定义数据分类，以更好地管理和分组计量自己的数据。

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业务系统识别：根据数据指标，识别需要调研哪些业务系统。 业务部门访谈：根据数据指标，调研业务系统数据情况，包括数据位置、数据库、数据质量情况等。 制定数据标准：根据调研情况，结合公司业务，制定数据质量标准。 数据库表整理 通过对客户业务系统数据库表整理，了解客户的数据资产，知道有哪些

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快数据变现，实现数字化转型。 图5 数据治理方案图 数据集成 支持批量数据迁移、实时数据集成和数据库实时同步，支持20+异构数据源，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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镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析 Notebook容器当前的大小超过了阈值。

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华为云数据治理平台 数据治理总体架构 数据治理中心 DataArtsStudio https://support.huaweicloud.com/dataartsstudio/index.html 数据湖探索 DLI https://support.huaweicloud.com/dli/index

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通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况，持续推进各部门的数据治理水平提升，进而提高整体数据治理成熟度。 年度

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数据治理中心-成长地图 | 华为云 数据治理中心 数据治理中心( DataArts Studio )是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业客户快速构建数据运营能力。

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-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m 部署数据治理 找到TOMCAT安装目录中的webapps文件夹，删除除ROOT文件夹外的其他文件和文件夹。 将数据治理服务器的WAR包文件复制到上述的webapps文件夹中。 启动服务器 运行TOMCAT安装目录中的bin\startup

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数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。

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数据治理中心 DataArts Studio Organizations服务中的服务控制策略（Service Control Policy，以下简称SCP）可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权，只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员帐号时，并没有

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问题原因 预读机制：访问内存的速度比访问硬盘或者网络存储快很多，如果每一次访问文件数据都要从磁盘读取数据，就会导致非常严重的时延及等待问题，因此Linux为了提高读取性能，通过预读机制，将文件数据提前预读缓存到内存中，从而大大加快读取性能。参数“read_ahead_kb”为操作系统读业务可提前读取的最大KB数。

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