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支持第三方服务的集成，提供丰富的应用生态，匹配个性化需求； 抽象屏蔽硬件接口，不同场景（大计算、设备接入）支持选用不同边缘硬件； 实时数据质量监控和工艺参数监控、告警，提升设备运维效率和生产效率。 设备接入服务 IoTDA IoT边缘IoTEdge 智慧园区 行业痛点 · 园区管理来自：专题第三方服务的集成，提供丰富的应用生态，匹配个性化需求； -抽象屏蔽硬件接口，不同场景（大计算、设备接入）支持选用不同边缘硬件； -实时数据质量监控和工艺参数监控、告警，提升设备运维效率和生产效率。 设备接入服务IoTDA IoT边缘IoTEdge 行业痛点 · 园区管理涉及管理设来自：专题
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容易。要做到财报的高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开 数据治理 ，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视， 过程可跟踪、可管理。来自：产品![]()
设计、开发提高效率，缩短开发周期 生态开放 对外提供数据基础设施的各项能力，通过OpenAPI，助力实现多种大数据应用业务场景 全流程数据质量监控 支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量 一站式数据开发 覆盖数据采集、建模、离来自：解决方案![]()
针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能 数据管理 能力的一站式治理能力，包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数来自：其他![]()
出）。3） 主数据质量校验：数据申请、审批、发布以及维护过程中具备数据填写规范和约束校验的能力；具备数据查重的能力；数据同步过程中具备数据质量监控和日志的能力。4） 主数据分发与接收：具备数据分发和接收的能力；具备基于SOA架构的集成服务能力；支持WebService、企业服务总来自：其他![]()
析及资源地图；信息资源目录管理包括信息资源目录、信息资源检索及资源目录管理；数据质量管理包括质量规则管理、数据模型管理、数据方案管理及数据质量监控。应用层包括信息资源检索、数据血缘分析及数据资源地图等。 系统为B/S系统，分别为服务器端和客户端，运行环境要求如下：（1）服务器运行环境：来自：其他![]()
指标数据模型管理：在企业现有业务数据基础上，以企业指标体系建设需求为导向，进一步补充数据资源，完善企业 数据仓库 ，实现数据资源的统一调度，统一监控、优化数据模型、实现数据质量监控和数据共享，确保数据口径统一、时点统一；3． 指标计算引擎指标计算引擎是指标管理平台的数据计算中心。计算引擎接受相应的指标id、相关维来自：其他![]()
据服务特点和应用场景，提供了数据库交换服务、接口交换服务、文件交换服务三种数据交换模式⑤ 数据质量从数据分析、检查、清洗、数据整合和数据质量监控模块对数据进行处理；从完整性、准确性、有效性、关联性、一致性、唯一性六种维度对数据进行度量分析⑥ 元数据元数据管理作为数据治理中一项来自：其他![]()
持续维护和更新。3) 数据质量管理制定数据质量检测规则，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等内容。制定不同类型数据的质量要求，建立数据质量监控体系，实时监控数据质量，识别和处理数据质量问题，分析数据质量问题的原因，制定改进措施。持续提升数据质量水平。4) 数据安全管理制定数据来自：其他![]()
）支持API行级权限配置9）支持多种API加密方式10）可形成企业/部门级API市场4.数据质控系统从数据分析、检查、清洗、数据整合和数据质量监控模块对数据进行处理；从完整性、准确性、有效性、关联性、一致性、唯一性六种维度对数据进行度量分析。以数据标准为数据检核依据，数据质量可以来自：其他![]()
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示例场景说明 步骤1：流程设计 步骤2：数据准备 步骤3：数据集成 步骤4：元数据采集 步骤5：数据架构设计 步骤6：数据开发处理 步骤7：数据质量监控 步骤8：数据资产查看 步骤9：服务退订来自：帮助中心
