数据治理 解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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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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云服务资源；完成数据集成方案设计与作业开发。 数据使能方案设计：基于业务架构与信息架构，完成数据资产目录、流程目录、数据模型、数据标准、数据质量、数据指标、数据服务的设计。 数据应用集成设计与实施：基于部署架构、网络架构，完成数据应用（如BI、自助分析平台、数据服务API等）的设计与集成实施。

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统一数据标准，轻松融合数据；建立跨平台的数据提取和数据追溯，实现开放共享，打通信息孤岛；保护隐私数据，构建可信数据。 以“健康码”为依托的各类政务小程序，正在加速提升市民信息化应用能力，基于数据治理、数据共享，很可能在不久以后，我们就可以实现“一码走天下”。将线上疫情应急治理体系

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数据治理知识库设计 依托华为自身数据治理实践，以及对外在装备、汽车、电子、交通、制造等行业咨询实践经验，华为已完成汇总沉淀通用数据治理知识集； 在本项目中，基于中小企业客户的特点，定制化提供相关基础知识，同时以多样的呈现样式提供给知识中心，以支撑中小企业自我数据管理能力的升级。 父主题：

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全部 数据集成 数据开发 管理中心 数据架构 数据质量 数据目录 数据服务 数据安全 数据集成 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于

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Weblogic上部署数据治理平台 在Weblogic中创建Domain 部署数据治理平台 Weblogic集群部署 父主题： 产品WAR包单机部署

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Docker上部署数据治理平台 制作Dockerfile Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。可以参照以下方式制作Dockerfile。 FROM centos:7

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金蝶10上部署数据治理平台 部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录：

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数据治理解决方案概述 数据治理解决方案是以DataArts Studio为核心产品，打造领先的数智融合生产线，面向行业落地水平、场景化解决方案 ，助力企业数字化升级，实现数据驱动精益管理，探索数据价值流通，在水平和行业两个方向构建可复制数据治理解决方案。 数据治理解决方案正在持续

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个数据的处理分析流程。 数据质量 数据全生命周期管控，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 数据目录 提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 数据服务 数据服务定位于标准化的数据服务平台，提供一站式数据服

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上的war文件 图3 部署数据治理3 这里使用第二种方式 图4 部署数据治理4 单击确定，开始部署 图5 部署数据治理5 成功部署之后，应用程序列表中会出现刚刚部署的应用程序，单击访问即可进入应用访问地址 图6 部署数据治理6 父主题： 产品WAR包单机部署

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数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质

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照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。 域名 填写DataArts

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供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件服务器等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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图解数据治理中心DataArts Studio

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Tongweb6.1上部署数据治理平台 部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux

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但不涉及数据治理，适用于开发者试用、小规模验证等场景。 企业版：基于 MRS Hive的出租车出行的数据治理流程 MRS Hive 企业版 数据集成+数据开发+数据治理 需求全功能数据治理能力，适用于有完善的数据管理团队和体系，要进行企业信息架构、数据标准、数据模型、数据指标的落地，匹配完整的DAYU数据治理方法论。

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