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同业务数据的分层解耦,即保障了灵活性,又保障了时效性,更是实现全局数据的一致性,保障数据的“清洁”,也进一步减轻了数据治理的负担。 · 全生命周期数据开发和数据治理,提高数据质量 数据治理是数据分析正确的前提,数据治理为政企客户提供多源数据的集成,通过数据开发编排实现数据作业的E来自:百科
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计算环境。 2、数据采集 数据采集层提供了数据接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loader(关系型数据导入)、Kafka(高可靠消息队列),支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 3、数据存储 MapRe来自:专题。 图5数据质量规则体系 数据资产管理:360度全链路数据资产可视化 DAYU提供企业级的元数据管理,厘清信息资产。数据资产管理可视,支持钻取、溯源等。通过数据地图,实现数据资产的数据血缘和数据全景可视,提供数据智能搜索和运营监控。 元数据管理 元数据管理模块是数据湖治理的基石,来自:百科
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如何选择版本:版本场景概述 数据治理模块域 方案概述:方案架构 什么是数据治理中心 DataArts Studio :什么是DataArts Studio? 方案概述:方案优势 与其他服务的关系:应用管理与运维平台 与其他服务的关系:应用管理与运维平台 数据湖治理平台设计 全面云化的IT治理挑战 DataArts来自:百科永洪BI-小微企业永久版(H CS 版) 数据治理 数据治理是数据化运营的基础,我们提供面向分析的高质量数据,帮助上百家企业完成了数据治理工作。你可以放心地依赖我们的数据来进行运营决策。 数据治理是数据化运营的基础,我们提供面向分析的高质量数据,帮助上百家企业完成了数据治理工作。你可以放心地依赖我们的数据来进行运营决策。来自:专题