中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    海量数据架构 更多内容
  • 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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  • 数据架构数据搬迁

    数据架构数据搬迁 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。 约束与限制 导入关系建模表/实体、维度建模维度/事实表、维度建模汇总表前请确保已创建管理中心连接,确保数据连接可用。 数据架构中的时间限定、审核中心和配置中心数据不支持导入导出。如有涉及,请您在其他数据迁移前,先进行手动配置同步。

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  • 数据架构组件

    数据架构组件 数据架构概述 数据架构使用流程 使用前准备 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 数据集市建设 通用操作 使用教程

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  • 数据架构概述

    梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构,逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型:是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或 MRS _Hive。

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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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  • 数据架构规划设计

    数据架构规划设计 概述 数据调研 业务域L1和主题域L2定义 梳理业务流程 业务流程活动 业务对象L3梳理和数据owner确定 逻辑实体L4设计和数据来源 属性L5设计和数据分级 数据标准设计 数据指标设计 父主题: 实施步骤

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  • 步骤5:数据架构

    步骤5:数据架构 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。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下: SDI (Source

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  • 数据使能技术架构

    数据使能技术架构 图1 数据使能技术架构 应用架构和技术架构是企业架构的技术层面,它们分别关注软件应用和硬件基础设施,以支持企业的业务流程和信息管理。良好的应用架构能够确保软件应用满足业务需求,提供灵活性和可维护性。而合适的技术架构则确保了整体系统的性能、可靠性、扩展性和安全性。

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  • 数据架构使用流程

    数据架构使用流程 DataArts Studio数据架构的流程如下: 图1 数据架构流程 准备工作: 添加审核人:在数据架构中,业务流程中的步骤都需要经过审批,因此,需要先添加审核人。只有工作空间管理员角色的用户才具有添加审核人的权限。 管理配置中心:数据架构中提供了丰富的自定义

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  • 数据使能信息架构与业务架构设计

    数据使能信息架构与业务架构设计 图1 架构 在完成数据调研与业务调研之后,即可着手进行客户的信息架构与业务架构设计。信息架构和业务架构都是企业架构的重要组成部分。信息架构确保了信息的有效组织和流通,而业务架构确保了企业的流程和结构与其战略目标保持一致。这两者共同为企业提供了高效运

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  • 数据治理组织架构

    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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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构,逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型:是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或 DLI

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  • 数据架构支持逆向数据库吗?

    数据架构支持逆向数据库吗? 数据架构支持逆向数据库,目前支持基于数据仓库服务(DWS)、数据湖探索(DLI)、 MapReduce服务 (MRS Hive)的数据库逆向。 父主题: 数据架构

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  • 数据治理组织架构框架

    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开发和数据团队并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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  • 数据架构操作列表

    deleteCodeTable 查看数据标准 DAYU_DS dsStandardElement getListStandardElement 创建数据标准 DAYU_DS dsStandardElement createStandardElement 更新数据标准 DAYU_DS dsStandardElement

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  • 产品架构

    产品架构 模型训练服务的产品架构图,如图1所示。 图1 产品架构 模型训练服务产品架构图说明,如表1所示。 表1 产品架构说明 功能模块 描述 API网关 模型训练服务API接口能力。 前台Console 模型训练服务在线IDE能力。 服务 模型训练服务对外提供的服务。 模型训练服务能力

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  • 软件架构

    软件架构 NetEco提供数据中心基础设施的系统解决方案,采用B/S结构。通过对微模块等设备的集中管理,实现统一监控、告警、运维等服务。用户可以在基于Windows操作系统的终端上通过web方式访问NetEco 服务器 。为了确保数据传输安全,NetEco支持加密传输。 NetEco的软件架构如图1所示。

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  • 架构概述

    。 云数据库 GeminiDB架构特点: 计算和存储资源解耦,独立弹性伸缩 计算节点全负荷分担 存储层内置多副本强一致 分布式共享存储接口,扩缩容无数据迁移 存储层提供超低时延数据访问 支持快速弹性扩缩容 快照备份恢复,效率高 多副本强一致性( AZ内/跨AZ ) 支持海量存储水平扩展及池化共享

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  • 部署架构

    部署架构 在部署SAP系统之前,您可以选择全云架构或混合架构的方式来部署SAP系统。 全云架构架构表示在华为云上托管整个SAP环境,租户通过IPSec VPN或者云专线接入SAP系统。架构图如图1所示,场景如下: 在华为云上部署一个全新的SAP系统。 将现有的云下SAP系统迁移到华为云。

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  • 内部架构

    内部架构 表1 通用接口 接口 说明 IModuleShadowCallback 模块影子回调,实现对影子通知的处理 IPointsCallback 点位处理回调,实现点位的读写操作 IConnectionStatusChangeCallback 连接状态变化回调接口,用于MQTT连接状态改变时的处理

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