中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据体系架构 更多内容
  • 存储引擎体系架构

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  • 存储引擎体系架构

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  • 存储引擎体系架构

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  • 存储引擎体系架构概述

    存储引擎体系架构概述 静态编译架构 通用数据库服务层 父主题: 存储引擎体系架构

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  • 存储引擎体系架构概述

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  • 存储引擎体系架构概述

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  • 存储引擎体系架构概述

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  • 大企业IT治理架构

    越多。企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响,以下是一个典型的企业IT治理架构,由于图片空间有限,该架构图中没有列出全部的层级,如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础,将其映射到华为云上有效运转起来。

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  • 数据架构

    数据架构 数据架构概述 数据架构使用流程 添加审核人 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 通用操作 使用教程

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  • 数据架构

    数据架构 码表和数据标准有什么关系? 关系建模和维度建模的区别? 数据架构支持哪些数据建模方法? 规范化的数据如何使用? 数据架构支持逆向数据库吗? 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别? 为什么关系建模或维度建模修改字段后,数据库中表无变化? 表是否可配置生命周期管理?

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  • 数据架构API

    数据架构API 概览 信息架构接口 数据标准接口 数据源接口 码表管理接口 流程架构接口 数据标准模板接口 审批管理接口 主题管理接口 主题层级接口 目录管理 原子指标接口 衍生指标接口 复合指标接口 维度接口 限定接口 维度表接口 事实表接口 汇总表接口 业务指标接口 版本信息接口

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  • 数据架构概述

    实模型,同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系,通过数据集市构建出汇总模型。 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。 图1 数据架构总览 我的待办 显示“我的申请”和“待我审核”的数量。

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  • 数据架构示例

    数据架构示例 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑,实现规范化、可视化、标准化数据模型开发,定位于数据治理流程设计落地阶段,输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 本章节操作场景如下: 对 MRS Hive数据湖中的出租车出行数据进行数据模型设计。

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  • 数据采集架构

    MgC利用部署在源端网络中的Edge设备完成数据采集。 数据采集架构图,如图1所示。 图1 Edge远程在线采集架构图 通过调用API在线采集云平台资源 适用于公有云部署场景,针对不同云服务提供商(友商)的云资源进行数据采集。使用API接口与其它云服务提供商的系统进行交互,实现数据的在线采集。不需要在源端网络中安装Edge设备。

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  • 用户体系

    用户体系 功能介绍 易流云TMS支持4种用户类型:管理员,客户,承运商,业务员。 管理员是指本公司内部员工,可以对整个TMS运输进行管理和分析 客户是指供应链上游,客户可以下单和追踪运输过程 承运商是指供应链下游末端配送人员,承运商调度派车后执行运输 业务员是指在本公司内部员工,

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  • 数据治理度量评估体系

    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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  • 数据架构配置数据搬迁

    数据架构配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据架构组件中的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表数据,但不包含事实表数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁,也可以参考本章节通过数据架构的导入导出功能进行搬迁。 数

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  • 数据架构API概览

    数据架构API概览 表1 数据架构API类型 类型 说明 概览 概览接口。 信息架构接口 信息架构接口。 数据标准接口 数据标准接口 数据源接口 数据源接口。 码表管理接口 码表管理接口。 流程架构接口 流程架构接口。 数据标准模板接口 数据标准模板接口。 审批管理接口 审批管理接口。

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  • DevOps的3大核心基础架构

    DevOps的3核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热,加之DevOps的涵盖面非常广,因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联,使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实,DevOps的知识体系如果从顶层上来分解,可大分为2部分:方法论和工具链。 方法

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  • 数据架构规划设计

    数据架构规划设计 概述 数据架构规划设计主要包含数据调研、梳理业务流程、业务流程活动、业务域L1和主题域L2定义、业务对象L3梳理和数据owner确定、逻辑实体L4梳理、数据分类、属性L5梳理和数据标准设计、数据分级设计、数据指标设计九步骤,通过以上步骤完成数据架构规划设计。

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