基于解决方案工作台进行数据使能项目管理和 数据治理 实施交付 概述 环境准备 交付项目创建 交付需求分析 交付方案设计 项目实施开发 项目验收管理 项目试运行&结项

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用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景，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

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方法论产品落地 数据治理方法论已经在华为云服务数据治理中心 DataArts Studio 上落地实现，包括流程落地和功能落地。流程落地是指有一套详细的流程规范（需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts

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产品WAR包单机部署 TOMCAT上部署数据治理平台 Weblogic上部署数据治理平台 Tongweb6.1上部署数据治理平台 金蝶10上部署数据治理平台 TAS2.8.5上部署数据治理平台 Docker上部署数据治理平台 父主题： 睿治数据治理平台

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完成数字化转型。 数据治理专业服务解决方案，以数据治理为基础，数据智能为动力，驱动企业加速发展，主要由5个核心服务组成： 数据治理咨询服务：帮助客户了解什么是数据治理，数据治理如何实施，是否需要做数据治理，同行企业如何做数据治理，能为企业带来哪些价值。 数据治理实施服务：帮助企业

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经营结果的真实呈现，实现智慧数据驱动有效增长，充分实现数据资产价值。 本文先概要介绍了数据治理框架、数据治理组织架构和数据治理度量评估体系，然后结合华为数据治理案例和新冠疫情简单描述了数据治理的应用，最后描述了方法论在DataArts Studio产品上的落地以及详细的落地指导文档。

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准，加快数据变现，实现数字化转型。 您可以使用本文档提供的API对数据治理中心的各组件进行相关操作，如创建集群、创建连接等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用数据治理中心API之前，请确保已经充分了解数据治理中心相关概念，详细信息请参见产品介绍。 父主题： 使用前必读

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初始化 服务器 通过以上章节了解服务器如何部署在各web应用服务器上后，您可以通过如下步骤完成数据治理初始化工作。 输入登录网址，如：http://127.0.0.1:8080/edg，进入数据治理服务器配置界面 图1 配置界面 勾选同意以上协议，单击“下一步” 图2 下一步 设置工作

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Build、部署CloudDeploy、测试计划CodeArts TestPlan、制品仓库CloudArtifact、 移动应用测试 MobileAppTest 数据治理 数据治理生产线 数据治理中心 DataArts Studio AI开发 AI基础服务 AI开发平台 ModelArts、华为HiLens、图引擎服务 GES

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《xxx客户大数据云服务开通列表》 大数据平台设计服务-中规模 大数据平台设计服务-大规模 数据治理样板点建设服务 服务规格 交付件 大数据治理样板点建设服务 《xxx客户数据治理中心设计文档》 《xxx客户数据治理中心开发运维指导书》 父主题： 关于服务交付

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实施步骤 数据治理平台 数据治理实施专业服务 数据应用

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MySQL)同步到 GaussDB (DWS)、DDM同步到GaussDB(DWS)正式停售后，这些链路已开通的不受影响，但无法新购。原有功能整合至数据治理中心DataArts Studio服务。具体请参考数据治理中心 DataArts Studio的实时处理集成作业功能。 常见问题 DRS为什么要停售MySQL同步到G

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实施步骤 华为云数据治理平台 数据治理专业服务

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理分析服务，支持数据入湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 数据治理中心 DataArts Studio：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、 数据可视化 等功能，支持行业知识库智能化建设，支持

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《xxx客户大数据云服务开通列表》 大数据平台设计服务-中规模 大数据平台设计服务-大规模 数据治理样板点建设服务 服务规格 交付件 大数据治理样板点建设服务 《xxx客户数据治理中心设计文档》 《xxx客户数据治理中心开发运维指导书》 责任矩阵 共同责任 双方商定并确认具体的业务需求及目标。

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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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此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下： 登录数据治理中心 DataArts Studio管理控制台，在控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。

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需求分析。分析业务情况，明确业务诉求，并提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。 业务调研。明确DataArts Studio服务的能力边界，并分析后续的业务负载情况。 流程设计。以实际业务情况结合DataArts Studio服务的业务能力，完成数据治理业务流程设计，后续的数据治理操作均基于所设计的业务流程完成。

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Studio实施全流程数据治理。期望通过实施数据治理达到以下目标： 数据标准化、模型标准化 统一统计口径，提供高质量数据报告 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 流程简介 本入门指导将参考如表1所示的流程，实现示例场景的数据治理。 表1 DataArts

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客户交付数据治理实施和看板建设，参考下表： 表1 交付需求参考 交付类型 交付需求 交付需求描述 数据平台 构建智慧门店数据中台 数据集成（云服务清单） 数据建模和数据开发（业务指标设计） 数据底座设计与实施(智慧门店项目现状调研和需求分析、初版DTRB材料) 数据治理 构建智慧门店数据资产

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工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题： 工业数据处理基础工具链专题设计

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