法论 + 业界的 数据治理 实践，为企业落地立而不破的数据治理解决方案。 先进的数据基础设施平台：面向 数据湖 、数据治理、数据资产管理、数据应用构建、数据可信流通等数据场景，提供先进、高效、可靠、经济的数据基础实施平台。 图2 业务架构 方案采用云服务的方式部署交付，整体部署架构如下：

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概述 数据治理中心 DataArts Studio 是具备数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式数据治理平台，基于数据湖底座，提供数据集成、开发、治理等能力。针对不同的使用场景，我们提供了不同的使用方案示例： 表1 快速入门案例定位 使用案例示例 所选数据湖底座 所需版本 业务能力

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规划数据湖 MRS 对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog，名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后，用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。

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易用的批量数据迁移服务。 CDM 围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高您数据迁移和集成的效率。 数据湖探索 DLI ：数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache

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数据湖分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导

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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 资源主体：即华为云数据湖中的库表字段及计算引擎队列资源。库表字段支持大数据MRS

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大数据服务MRS 图4 云原生数据湖全景 基于MRS，建设企业级云原生数据湖，云原生数据湖主要包括数据湖，数据集市： 数据湖：企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为数据湖。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段：

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ts 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

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LakeFormation是企业级数据湖一站式构建服务，在存算分离架构基础上提供数据湖元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持对接 MapReduce服务 （MRS）、 数据仓库 服务 GaussDB （DWS）、数据湖探索（DLI）、 AI开发平台 ModelArts、 数据治理中心

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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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CDM：高效、易用的批量/增量数据迁移和同步服务，提供了40+数据源到数据湖仓的集成能力； 数据治理中心 DataArts Studio：提供数据标准和数据模型的规范设计，以及数据分析流程的在线开发、任务编排调度等的一站式数据治理能力； 数据湖探索服务 DLI：是一个完全兼容Spark、FLink

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据的价值逐渐水涨

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什么是DataArts Studio 产品功能 应用场景 如何选择DataArts Studio版本 数据治理方法论 数据治理框架 数据治理组织架构 数据治理度量评估体系 华为数据治理实践 03 入门 DataArts Studio入门教程，指导您如何在DataArts Studio控制台完成端到端的全流程数据运营。

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数据治理委员会和各领域数据治理工作组是数据治理战略在运作层面具体的实施团队。其中： 数据治理委员会：由数据治理负责人、数据治理专家和数据架构专家团组成，面向企业进行数据治理工作的统筹并提供工作指导，在整个企业范围定期沟通数据治理工作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导

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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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一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字，才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例

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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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华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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