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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大数据优化与提升服务优势？ 华为数据治理和数字化运营，是华为数字化转型的关键，承接了打破数据孤岛、确保源头数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全等目标。 华为数字化转型对数据治理有着明确清晰的要求： 基于统一的数据管理规则，保证数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的 数据湖 。

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什么是大数据优化与提升服务？ 大数据优化与提升服务通过结合华为自身丰富的理论知识和实践经验，引入数字化科技技术，帮助企业规划构建数据治理体系和数据治理平台，内容包括数据管理成熟度诊断、数据管理体系设计、数据安全规范诊断与设计以及主数据管理体系诊断与设计。 父主题： 关于服务咨询

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租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台 本章节介绍如何通过搭建数据中台帮助帮助企业将所有相关数据转化为数据资产，通

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整体流程： 部门前置库数据经过库表采集环节进入资源库（中心前置库）。 资源库数据经过数据质检、分析来源并接入到数据治理平台对应的模型中（对应人口库模型构建环节）。 数据治理平台的数据经过落标与清洗、融合与发布将数据发布到DWS发布库上。 发布库的数据经过挂载资源目录环节将资源挂载到共享门户上。

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基础版：数据集成+数据开发+数据治理 高级版：数据集成+数据开发+数据治理 专业版：数据集成+数据开发+数据治理 企业版：数据集成+数据开发+数据治理 免费版：数据集成+数据开发 初级版：数据集成+数据开发 专家版：数据集成+数据开发+轻量数据治理 企业版：数据集成+数据开发+数据治理 免费版本 不支持。

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数据集成困难，数据全生命周期管理缺失 企业数据集成成本高，数据清洗复杂，通过开展数据治理专业服务工作，打样速赢和实际应用场景落地，华为云原生 智能数据湖 实现数据存、算、管、用全生命周期的一站式智能管理服务，实现企业数据治理、开发、运维等一站式数据管理。为企业数据开发者、应用开发者、数据管理人

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DataArts Studio和ROMA有什么差异？ 从数据运营方案（数据中台）的数据集成、数据治理以及数据开放三层结构来看，DataArts Studio和ROMA主要差别在于数据治理方面： ROMA作为连接各个系统的管道，对接入数据没有治理和规划的功能。 DataArts S

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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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任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。 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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租车供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研，数据治理业务流程设计如图1所示，后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析，可以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。 在本示例场景下，当前面临的数据问题如下：

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数据湖设计与实施 《数据治理实施方案HLD》 《IT系统数据调研表》 《华为云服务配置说明书》 数据集成调研 数据集成设计 数据集成实施 数据建模设计 《数据治理实施方案HLD》 数据标准设计 数据质量设计 数据指标设计 数据服务设计 《数据治理实施方案HLD》（包含数据治理设计） 数据建模实施

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题： 体制机制缺失：尚未建立政务数据治理体质机制，各级数据资源管理部门和业务部门职责分工不明确，无法持续性开展数据治理工作。 业务目标不清晰：政务数据治理工作仅围绕数据开展，并未以业务目标为导向，围绕相应的业务目标开展数据治理实施工作，导致数据治理价值无法体现 缺乏统一数据标准：

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高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信数据治理高效，数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理效率高：设备采集数据接口标准化，支持多种主流文件的导入和ETL处理。 父主题：

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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生态

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单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“数据治理 > 标签管理 > 标签树管理”，进入标签树管理页面。 单击“新增标签”。 输入标签参数，然后单击“创建”。 为指标关联标签 支持为所在

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数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理解决方案

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数据需求从线下转到线上。 图7 特色应用场景1 原先x云服务商xx委办局数据只能由大数据治理平台的团队实现数据治理、部门数据治理需要自建平台。现在通过源头治理的模式，赋能委办局使委办局使用数据治理平台治理自己的数据。 图8 特色应用场景2 接口管理统一门户，为业务中台接口、共性力能力接口和数据中台接口提供入口

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台的安全运行。 方案优势 竞争力： 全面性：涵盖数据全生命周期各环节，支持各种数据源的接入，能够满足客户提供一站式数据治理服务； 合规性：内置行业模板，保障数据治理过程符合法律法规要求。 可拓展性：模块化设计，可根据企业需求进行灵活配置以及拓展功能；结合华为云服务，可快速进行适配和部署；

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并针对这些问题提出具体的改进措施。 评估数据治理成熟度：通过对组织的数据治理能力进行深入评估，确保公司的数据管理能力符合不断复杂化和快速变化的市场需求，以及相关的法律法规要求。 明确数据治理的目标与策略：通过数据调研，帮助确定客户的数据治理目标和策略，涵盖数据采集、处理、存储、分析等各个方面的具体需求和目标。

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实施步骤 EsMDM主数据管理平台 睿治数据治理平台 ABI一站式数据分析平台

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