数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由

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数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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数据库治理概述 数据库治理（WiseCloudDBAService，WiseDBA）是一站式数据库管理平台与数据库专家服务。为用户提供数据库台账、自动化SQL变更、数据查询、数据库风险诊断等功能。 构建云原生DevOps全流程可信build-in的数据库治理解决方案，业务开箱即用。

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敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全

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法模型匹配，深度分析挖掘数据，实现城市治理态势“家底清、态势明”，量化城市治理体征，辅助领导科学决策。 城运中心 运用大数据、云计算、人工智能等现代化手段，通过流程变革、技术支撑、线上线下协同等手段，推动城市治理从线下向线上线下融合，从部门管理向综合治理转变，形成发现问题、信息汇

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获取治理之后数据的路径 功能介绍 从日志中获取治理之后数据的路径。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/getgorvnobs?progressId={progressId}&taskId={taskId}&taskType={taskType}

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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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负责用户资产的录入和管理。 负责为数据治理服务提供资产数据下发的功能。 数据治理 负责提供日志数据接收和存储服务。 负责提供日志查询和统计功能。 负责集群和数据管理功能。 云日志审计 负责对日志数据的接收、解析，及时发现各种安全威胁和异常行为事件。 企业内部网络 天关/防火墙 云日志审计服务与企业

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进行选择。注意：共享镜像前，请确认私有镜像已清除敏感数据和文件。 图6 共享镜像 资源命名规范 本章节提供了关于云上资源统一命名的参考。命名约定的使用，对客户在高效管理云上资源上非常重要。制定标准和一致的命名规范，能使客户在云上资源的成本分析、自动化、安全控制等方面的管理更加清晰和便捷。

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1、组织用户及相关参与人员对应用进行验证，确认应用是否符合业务要求； 2、登记并验证缺陷修复情况； 3、输出验证测试报告。 部署阶段 1、协助客户购买云上计算、存储、网络等资源 2、在云上部署应用 试运行阶段 1、组织制定试运行计划，并于业务相关方沟通确认； 2、组织试运行； 3、编制试运行报告。 关闭阶段

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获取治理数据的OBS信息 功能介绍 查询项目本次治理的OBS桶信息。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/getgorvnobs 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port

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睿治数据治理平台 安装环境 安装程序及依赖驱动清单 产品典型部署架构图 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 实时处理服务部署 边缘采集节点部署 初始化 服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题： 实施步骤

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数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段。

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安全治理 概述 安全遵从包规格说明 使用流程 服务授权 订阅安全遵从包 用户自评估 安全合规总览 查看治理结果 查看策略扫描结果 下载安全合规报表 取消订阅安全遵从包

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系统、云管等端到端自研能力的全栈云，全面支持“云+AI+5G”的多元新架构。 智能计算面临巨大人才缺口 根据中国教育部门测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。大数据、云计算等产业同样面临百万级的人才缺口。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。

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系统、云管等端到端自研能力的全栈云，全面支持“云+AI+5G”的多元新架构。 智能计算面临巨大人才缺口 根据中国教育部门测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。大数据、云计算等产业同样面临百万级的人才缺口。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。

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系统、云管等端到端自研能力的全栈云，全面支持“云+AI+5G”的多元新架构。 智能计算面临巨大人才缺口 根据中国教育部门测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。大数据、云计算等产业同样面临百万级的人才缺口。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。

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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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