### 背景：在不同数据库迁移的项目中，往往会遇到SQL语法不兼容的情况。比如有的数据库支持PIVOT函数，有的不支持。遇到这种情况，就必须对PIVOT函数进行改写。### 问题：如果存在大量代码需要改写的情况，靠人工处理会很耗时，且容易出错。能不能通过工具实现代码语法的大批量自动转换？### 方案：可以使用开源代码解析器 ZGLanguage 对SQL代码进行大批量自动转换### 案例演示：# 存在 SQL PIVOT函数 如下所示：SELECT * FROM (select country,state,yr,qtr,sales,cogs from table111) PIVOT ( SUM(sales) AS ss1, SUM(cogs) AS sc FOR qtr IN ( 'Q1' AS Quarter1, 'Q2' AS Quarter2, 'Q3' AS Quarter3, 'Q4' AS Quarter4 ) ) tmp ;# 使用开源 ZGLanguage 转换规则，执行转换，可得到结果：SELECT * FROM ( select ###,###,### SUM (case when qtr='Q1' then sales else null end) AS Quarter1_ss1, SUM (case when qtr='Q2' then sales else null end) AS Quarter2_ss1, SUM (case when qtr='Q3' then sales else null end) AS Quarter3_ss1, SUM (case when qtr='Q4' then sales else null end) AS Quarter4_ss1, SUM (case when qtr='Q1' then cogs else null end) AS Quarter1_sc, SUM (case when qtr='Q2' then cogs else null end) AS Quarter2_sc, SUM (case when qtr='Q3' then cogs else null end) AS Quarter3_sc, SUM (case when qtr='Q4' then cogs else null end) AS Quarter4_sc from (select country,state,yr,qtr,sales,cogs from table111) where qtr IN('Q1','Q2','Q3','Q4') group by ###,###,### ) tmp ;# 转换规则如下所示 ：__DEF_FUZZY__ Y __DEF_DEBUG__ N __DEF_CASE_SENSITIVE__ N __DEF_LINE_COMMENT__ -- __DEF_LINES_COMMENT__ /* */ __DEF_STR__ __IF_KW__ <1,100> [1,1]ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz [0,100]ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789_ [NO] XXX __DEF_PATH__ __FROM_PIVOT_1_1__ 1 : frm @ %__IF_KW__ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ + __SUB_SELECT__ : pvt @ | pivot : x1 @ | ( N : fun @ | __NAME__ __//__ sum .... : fs @ | ( : col1 @ | __NAME__ : fe @ | ) : as1 @ %__IF_KW__ CAN_SKIP | as : colas @ | __NAME__ e : dh1 @ | , 1 : for @ %__IF_KW__ | for : col2 @ | __NAME__ : in @ | in : x3 @ | ( N : val1 @ | __INT__ : val2 @ + __STRING__ : as2 @ CAN_SKIP | as : coln @ | __NAME__ e : dh @ | , 1 : x4 @ | ) : x2 @ | ) ------------------------------------------------------------------------- 1 : frm @ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ | __SUB_SELECT__ : pvt @ | pivot : x1 @ | ( N : fun @ | __NAME__ : fs @ | ( : col1 @ | __NAME__ : fe @ | ) : as1 @ | as : colas @ | __NAME__ e : dh1 @ | , 1 : for @ | for : col2 @ | __NAME__ : in @ | in : x3 @ | ( N : val1 @ | __\b__ : val2 @ | __\b__ : col2 @ | __NAME__ : col2 @ | = : val1 @ | __INT__ : val2 @ | __STRING__ : as2 @ | as : coln @ | __NAME__ e : dh @ | , 1 : x4 @ | ) : x2 @ | ) __DEF_PATH__ __FROM_PIVOT_1_2__ 1 : frm @ %__IF_KW__ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ + __SUB_SELECT__ : pvt @ | pivot : x1 @ | ( N : fun @ | __NAME__ __//__ sum .... : fs @ | ( : col1 @ | __NAME__ : fe @ | ) : as1 @ %__IF_KW__ CAN_SKIP | as : colas @ | __NAME__ e : dh1 @ | , 1 : for @ %__IF_KW__ | for : col2 @ | __NAME__ : in @ | in : x3 @ | ( N : col22 @ | __NAME__ : col23 @ | = : val1 @ | __INT__ : val2 @ + __STRING__ : as2 @ CAN_SKIP | as : coln @ | __NAME__ e : dh @ | , 1 : x4 @ | ) : x2 @ | ) -------------------------------------------------------------------- 1 : frm @ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ | __SUB_SELECT__ : pvt @ | pivot : x1 @ | ( N : fun @ | __NAME__ : fs @ | ( : col1 @ | __NAME__ : fe @ | ) : as1 @ | as : colas @ | __NAME__ * : col22 @ | __NAME__ : col23 @ | = : val1 @ | __INT__ : val2 @ | __STRING__ : as2 @ | as : coln @ | __NAME__ e : coln @ | , 1 : for @ | where : col2 @ | __NAME__ : in @ | in : x3 @ | ( N : val1 @ | __INT__ : val2 @ | __STRING__ e : dh @ | , 1 : x4 @ | ) 1 : x2 @ | ) __DEF_PATH__ __FROM_PIVOT_1_3__ 1 : frm @ %__IF_KW__ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ + __SUB_SELECT__ : pvt @ | pivot : x1 @ | ( N : fun @ | __NAME__ : fs @ | ( : col1 @ | __NAME__ : fe @ | ) : as1 @ %__IF_KW__ CAN_SKIP | as : colas @ | __NAME__ : col22 @ | __NAME__ : col23 @ | = : val1 @ | __INT__ : val2 @ + __STRING__ : as2 @ %__IF_KW__ CAN_SKIP | as : coln @ | __NAME__ e : dh @ | , 1 : for @ | where : col2 @ | __NAME__ : in @ | in : x3 @ | ( N : val3 @ | __INT__ : val4 @ + __STRING__ e : dh1 @ | , 1 : x4 @ | ) : x2 @ | ) -------------------------------------------------------------------- 1 : frm @ STRING | from : pvt @ STRING | (select ###,###,### N : fun @ | __NAME__ : fs @ / ( : col22 @ STRING \ case when : col22 @ / __NAME__ : col23 @ / = : val1 @ / __INT__ : val2 @ / __STRING__ : col1 @ / then : col1 @ / __NAME__ : col1 @ STRING / else null end : fe @ \ ) : as1 @ | as : coln @ | __NAME__ : coln @ \ _ : colas @ \ __NAME__ e : dh @ | , 1 : pvt @ | from : tab @ | __TABLE_NAME__ : ssl @ | __SUB_SELECT__ 1 : for @ | where : col2 @ / __NAME__ : in @ / in : x3 @ \ ( N : val3 @ \ __INT__ : val4 @ \ __STRING__ e : dh1 @ \ , 1 : x4 @ \ ) : x4 @ STRING | group by ###,###,### : x2 @ | ) __DEF_SUB_PATH__ __TABLE_NAME__ 1 : srctab @ | __NAME__ + : schema @ | __NAME__ : pp @ | . : srctab2 @ | __NAME__ __DEF_SUB_PATH__ __SUB_SELECT__ 1 : x1 @ | __SUB__ __DEF_PATH__ __SUB__ 1 : x1 @ | ( N : x2 @ | __ALL_STR__ : x3 @ + __SUB__ 1 : x4 @ | ) __DEF_STR__ __ALL_STR__ <1,20000> [1,20000]ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789`~!@#$%^&*-_+={}[]\|:;'"<,>.?/ __DEF_STR__ __NAME__ <1,100> [1,1]ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz_?? [0,100]ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789_?? [NO] create insert update delete truncate drop merge table select inner left join on from where group order partition by having union all with as set between and or like in is not null case when then pivot lateral view __DEF_STR__ __FLOAT__ <1,100> [1,50]0123456789 [1,1]. [1,50]0123456789 __DEF_STR__ __INT__ <1,100> [1,100]0123456789 __DEF_SUB_PATH__ __STRING__ 1 : x1 | ' : x2 | __ANY__ : x3 | ' ### 转换规则详细说明：以上PIVOT函数的转换规则比较复杂，不能一次性转换完毕，这里分成3次转换完成：ZGLanguage -e PIVOT_UNPIVOT_SQL_REPLACE.syn -r pivot_unpivot.code -o 1_mid_result.zgl ZGLanguage -e PIVOT_UNPIVOT_SQL_REPLACE.syn -r 1_mid_result.zgl -o 2_mid_result.zgl ZGLanguage -e PIVOT_UNPIVOT_SQL_REPLACE.syn -r 2_mid_result.zgl -o result.zgl# 第1次转换规则 “__FROM_PIVOT_1_1__” 对源代码进行转换，完成 值“qtr” 和 枚举值 “Q1,Q2,Q3,Q4” 的一一映射关系，得到如下结果：SELECT * FROM (select country,state,yr,qtr,sales,cogs from table111) PIVOT ( SUM(sales ) AS ss1 , SUM(cogs) AS sc FOR qtr IN ( qtr = 'Q1' AS Quarter1 , qtr = 'Q2' AS Quarter2 , qtr = 'Q3' AS Quarter3 , qtr = 'Q4' AS Quarter4 ) ) tmp ;# 第2次转换规则 “__FROM_PIVOT_1_2__” 对 “__FROM_PIVOT_1_1__” 的转换结果(以上)再次进行转换。   完成：  (A) 聚合函数“SUM字段” 和 “qtr字段” 的笛卡尔积映射  (B) FOR 结构转成 where 结构  得到如下结果：SELECT * FROM (select country,state,yr,qtr,sales,cogs from table111) PIVOT ( SUM(sales) AS ss1 qtr = 'Q1' AS Quarter1 , SUM(sales) AS ss1 qtr = 'Q2' AS Quarter2 , SUM(sales) AS ss1 qtr = 'Q3' AS Quarter3 , SUM(sales) AS ss1 qtr = 'Q4' AS Quarter4 , SUM(cogs) AS sc qtr = 'Q1' AS Quarter1 , SUM(cogs) AS sc qtr = 'Q2' AS Quarter2 , SUM(cogs) AS sc qtr = 'Q3' AS Quarter3 , SUM(cogs) AS sc qtr = 'Q4' AS Quarter4 where qtr IN ( 'Q1' , 'Q2' , 'Q3' , 'Q4' ) ) tmp ;# 第3次转换规则 “__FROM_PIVOT_1_3__” 对 “__FROM_PIVOT_1_2__” 的转换结果(以上)再次进行转换。   完成：  (A) 对SUM开头的字段内容进行新增、位移、合并等操作，形成语法正确的字段逻辑  (B) 剔除PIVOT关键字，移动子查询到 where 语句上方  (C) 新增待人工补充部分： select ###,###,###   group by ###,###,###  得到最终结果：SELECT * FROM ( select ###,###,### SUM(case when qtr='Q1' then sales else null end) AS Quarter1_ss1, SUM(case when qtr='Q2' then sales else null end) AS Quarter2_ss1, SUM(case when qtr='Q3' then sales else null end) AS Quarter3_ss1, SUM(case when qtr='Q4' then sales else null end) AS Quarter4_ss1, SUM(case when qtr='Q1' then cogs else null end) AS Quarter1_sc, SUM(case when qtr='Q2' then cogs else null end) AS Quarter2_sc, SUM(case when qtr='Q3' then cogs else null end) AS Quarter3_sc, SUM(case when qtr='Q4' then cogs else null end) AS Quarter4_sc from (select country,state,yr,qtr,sales,cogs from table111) where qtr IN('Q1','Q2','Q3','Q4') group by ###,###,### ) tmp ; ### 新增待补充部分 ###,###,### 说明：1、通过简单的配置，不能直接转换成完全可用的SQL代码，有些代码部分依然需要人工补充2、需要人工补充的部分，已经通过 ###,###,### 明显地标注出来3、通过工具已经完成了大部分的转换工作，极大的减轻了人工参与的工作量，规避人工修改失误的风险源代码下载： https://gitee.com/zgl-20053779/zglanguage 

1、问题现象【现象1】在创建容灾任务界面，已经选择跨region容灾、备集群区域，但没有显示备集群项目ID和集群名称。【现象2】备集群项目ID可以正常显示，选择其中一个ID，集群名称仍没有显示。2、解决方案【现象1】定位步骤及解决方案   步骤1           在管控面创建容灾任务无法显示备集群信息界面按F12。   步骤2           点击项目ID下拉框，获取返回接口及返回状态。   步骤3           在header中获取对应的tranceid。   步骤4           进入dwscontroller容器，cd log/ 查看ossres-dws.log中带有tranceid的报错信息。   步骤5           根据报错信息分析。                      报错原因：主集群数据库rds_intance表中记录备集群信息与实际的备集群信息不一致，导致无法获取到备集群信息。   步骤6       查看原刷新数据库rds_intance表的sql，发现是有备集群信息收集的不对。重新收集正确的备集群信息。   步骤7       更新sql语句重新执行，刷新到rds_intance表中。                     主region数据库插入：                         insert into region_information (id, region_id, geo_category, display_name, endpoint, enabled, namespace, available_region)               values(uuid(), '主regionid', 'xx主region', 'xx中心主Region', '主endpoint',1, 'dws', '{"snapshot":[],"disaster_recovery":["备regionid"]}');               insert into region_information (id, region_id, geo_category, display_name, endpoint, enabled, namespace, available_region)               values(uuid(), '备regionid', 'xx备region', 'xx中心备Region', '备endpoint',1, 'dws', '{"snapshot":[],"disaster_recovery":["主regionid"]}');              备region数据库插入：              insert into region_information (id, region_id, geo_category, display_name, endpoint, enabled, namespace, available_region)              values(uuid(), '备regionid', 'xx备region', 'xx中心备Region', '备endpoint',1, 'dws', '{"snapshot":[],"disaster_recovery":["主regionid"]}');              insert into region_information (id, region_id, geo_category, display_name, endpoint, enabled, namespace, available_region)              values(uuid(), '主regionid', 'xx主region', 'xx中心主Region', '主endpoint',1, 'dws', '{"snapshot":[],"disaster_recovery":["备regionid"]}');    步骤8       查看管控面上容灾信息，项目ID及备集群信息是否正常显示。【现象2】定位步骤及解决方案步骤1      打开F12。主region页面查询，触发接口，选择项目ID观察接口返回看接口：xxx//disaster-recovery-clusters?primaryClusterId=xxx&standbyAZCode=&standbyRegion=shpj-sc-01&drType=region&standbyProjectId=80e43c0c01ae4df4827c8246e792963e1&isFineGrainedDr=0在header中获取对应的tranceid。步骤2      主region管控面pod容器内，根据traceId找对应的pod容器，进入logs目录grep "xxx" ossres-dws.log关键日志：注意时间点Enter query standby clusters by primary cluster id:Enter get cluster cross region dr serviceget disaster cluster from other region url is:get cluster from other region response is步骤3           备region管控面pod容器内，由于没有traceId，只能两个pod都去查找日志grep "disaster-recovery-clusters" ossres-dws.log关键日志：注意时间点匹配Enter query standby clusters by primary cluster id:Start to filter the region standby clustersql is {}, projectId is {}, dataType is {}, dataVersion is {}, vpcId is {}dnNum of primary is:dnNumTotal of primary is:dnNumOfStandby of standby is:步骤4           分析日志信息后发现是主集群没有在备集群中获取到规格信息。无法匹配。去查看rds_resspecattr中是否存在主集群规格信息。SELECT * FROM `rds_resspecattr` WHERE `specId` IN (SELECT `instance_spec_id` FROM `rds_cluster_instance_resspec` WHERE `cluster_spec_id` IN (SELECT `id` FROM `rds_cluster_spec` WHERE `code` in ('dwsk.xlarg')));步骤5          查询信息显示备集群中没有记录主集群相关规格信息。备集群rds_resspecattr中插入一条主集群规格信息。步骤6          查看管控面上备集群信息是否显示正常。

问题现象：卸载FusionCare失败，提示无法停止进程。  定位过程：ps -ef |grep -i fusioncare发现存在两个进程，uninstall脚本获取进程ID失败，无法kill掉进程完成卸载操作 规避/解决办法： 手动将两个进程kill后，完成卸载重装

想知道数据治理项目中，数据主题域如何合理划分？数据标准及主数据标准如何制定？数仓分层模型如何合理规划？华为云DataArts+DWS助力企业数据治理项目一站式解决方案和应用实践告诉您答案！本期将从数据趋势、数据治理方案、数据治理规划及落地，案例分享四个方面来助力企业数据治理项目合理咨询规划及顺利实施。直播链接：cid:link_0Q：华为云 DataArts+DWS 数据治理方案适用哪些企业规模与行业？A:华为云 DataArts+DWS 数据治理方案适用于中大型企业及多个行业，特别是在生产制造、交通物流、互联网/云原生企业、金融和政府公共事业等领域。通过这一方案，企业能够有效提升数据管理能力，确保数据的安全性和合规性，进而实现数字化转型和业务创新Q：通过什么方式确定统计指标质量，DataArts里面怎么做的A:通过 DataArts Studio，企业可以全面确保统计指标的质量。从数据标准化、数据质量监控、统一统计口径、数据清洗和预处理、数据治理流程设计、数据权限管理到数据可视化和分析，DataArts 提供了一整套工具和方法，帮助企业实现数据治理的闭环，确保统计指标的准确性和一致性。这不仅有助于提高数据的利用效率，还能够支持企业做出更加科学、准确的业务决策。Q：对于已经有一定数据治理基础的企业，华为云DataArts+DWS 该如何与之现有系统进行融合应用，保障平稳过渡？A:华为云 DataArts+DWS 数据治理方案能够有效地与已经具备一定数据治理基础的企业现有系统进行融合，确保平稳过渡。通过需求分析与评估、数据集成与迁移、数据模型与标准统一、数据质量提升、数据安全与权限管理、业务流程与数据治理流程融合、数据可视化与分析以及培训与支持，企业可以全面提升数据治理能力，实现数据的高效利用和业务的持续创新。Q：华为云DataArts+DWS在数据治理中提供了哪些核心功能可以帮助企业形成有效的数据资产？A:华为云 DataArts+DWS 数据治理方案为企业提供了全面的数据治理能力，包括数据集成与迁移、数据模型与标准统一、数据质量提升、数据安全与权限管理、数据治理流程、数据可视化与分析、数据成熟度诊断与优化等核心功能。通过这些功能，企业可以有效管理数据资产，提升数据利用效率，确保数据的安全性和合规性，进而实现数字化转型和业务创新。Q：从应用实践来看，华为云 DataArts+DWS 如何助力企业打通数据孤岛，实现数据的互联互通，有没有具体的项目实例说明？A:华为云 DataArts+DWS 数据治理方案通过数据集成与迁移、数据模型与标准统一、数据质量提升、数据安全与权限管理、数据治理流程、数据可视化与分析等核心功能，帮助企业有效打通数据孤岛，实现数据的互联互通。通过XX航空项目实例，可以看到该方案在实际应用中的显著效果，为企业带来了数据利用率的提升、业务创新的加速、运维效率的提高以及业务决策的支持。Q：数据治理项目对企业数字化转型有哪些积极作用？如何通过数据治理项目提升企业核心竞争力？A:数据治理项目通过提升数据质量、打通数据孤岛、增强数据安全、提升业务决策支持、优化业务流程、促进数据共享与协同、提升数据利用效率等多方面的积极作用，帮助企业实现数字化转型，提升核心竞争力。Q：华为云 DataArts+DWS 对于企业数据治理人才的技能要求是怎样的，企业在培养或招聘相关人才时的成本投入情况如何？A:华为云 DataArts+DWS 数据治理方案对数据治理人才的技能有一定要求，既要掌握一定技术技能，如需具备一定SQL开发能力以及数据治理工具链使用，又要了解本企业业务技能，如需要深入了解企业的业务流程和业务需求，能够将数据治理与业务流程相结合，支持业务决策。通过一些案例，可以看到企业在数据治理项目中通过专业培训和工具支持，有效提升了数据治理能力，实现了数据利用率的提升和业务决策支持的增强。企业在进行数据治理项目时，应综合考虑成本投入，确保项目顺利实施，实现数字化转型和业务创新。Q：企业应如何准备以适应未来的数据治理挑战？A:企业应通过建立完善的数据治理体系、提升数据质量、加强数据安全、优化数据管理平台、培养数据治理人才、推动数据共享与协同、持续改进与创新等多方面的准备，适应未来的数据治理挑战。Q：在数据治理项目规划阶段，企业应该注意哪些关键因素？A:在数据治理项目规划阶段，企业需要明确项目目标和范围，建立组织架构和团队，制定数据治理策略和制度，选择合适的数据治理工具和平台，评估数据管理成熟度，制定项目实施计划，确保项目资金和资源支持，推动数据共享和协同，建立持续改进机制。通过这些关键因素的考虑和准备，企业可以有效应对数据治理挑战，实现数据利用率的提升和业务决策支持的增强。Q：华为云DataArts+DWS如何确保数据治理规划的有效落地？A:通过华为云DataArts+DWS数据治理方案，企业可以有效地规划和实施数据治理项目。明确项目目标和范围、建立组织架构和团队、制定数据治理策略和制度、制定项目实施计划、确保项目资金和资源支持、推动数据共享和协同、建立持续改进机制，这些关键措施将确保数据治理规划的有效落地。Q：数据治理项目实施过程中，怎么进行风险控制？如何提高同事对数据治理的认识和参与度？A:在数据治理项目实施过程中，企业应采取有效的风险控制措施，包括数据分级管理、精细化授权、数据共享管理、审计和风险识别，以及项目管理。同时，通过增强数据治理意识、透明沟通和反馈机制、激励机制、业务融合和试点项目，提高内部人员的参与度。通过这些措施，企业可以确保数据治理项目的顺利实施和成功落地。Q：华为云DataArts+DWS如何帮助企业满足数据合规性要求？A:通过华为云DataArts+DWS数据治理方案，企业可以有效地满足数据合规性要求。具体措施包括数据分级分类管理、数据安全策略、数据共享管理、审计和风险识别、数据治理平台功能以及合规性认证支持。通过这些措施，企业可以确保数据治理项目的顺利实施和成功落地，提升数据的安全性和合规性水平。Q：如何实现数仓分层模型之间的数据流转和协同？ 数仓分层模型规划中，如何处理数据冗余和一致性问题？A:企业采用了华为云DataArts+DWS数据治理方案，具体措施包括： 数据分层：构建SDI、DWI、DWR和DM四层数据模型，确保数据的分层管理和高效处理。 数据流转：使用DataArts中作业任务ETL调度工具，管理数据流转过程，确保数据的按序处理。 数据质量管理：通过使用DataArts质量模块保障数据的准确性、一致性、完整性、有效性、及时性、唯一性。Q：数据字段能实现多长的字节，可以用特殊符号吗A:在华为云GaussDB(DWS)中，字符类型的字段长度是以字节数为单位的，需要根据字符集的不同来合理设置字段长度。字段内容可以包含字母、数字、中文字符、中划线、点和下划线，但不能包含其他特殊字符。通过遵循这些规则，可以确保在GaussDB(DWS)中正确配置和使用数据字段。Q：在实施数据治理项目时，如何进行成本效益分析？A:在实施数据治理项目时，进行成本效益分析（Cost-Benefit Analysis, CBA）是确保项目成功和可持续性的关键步骤。成本效益分析可以帮助企业评估项目的投资回报率（ROI），确定项目的可行性和优先级。通过合理进行成本效益分析，企业可以确保数据治理项目的投资回报率，评估项目的可行性和优先级。具体步骤包括明确项目目标和范围、估算成本和收益、使用合适的方法进行分析，并结合华为云的成本监控和分析工具，确保项目的成功实施。通过这些措施，企业可以实现数据治理的长期效益，提升数据利用效率和业务决策支持能力。Q：华为云DataArts+DWS提供了哪些工具来支持数据治理的各个阶段？A:华为云DataArts和数据仓库服务（DWS）提供了一套全面的工具和功能，支持数据治理的各个阶段。从数据迁移、数据管理、数据开发、数据分析到数据安全和合规，华为云提供了丰富的工具和功能，帮助用户高效地进行数据治理，提升数据利用效率和业务决策支持能力。通过这些工具和功能，企业可以实现数据治理的长期效益，提升数据质量和业务价值。Q：如何制定适合企业特点的主数据标准？ 主数据标准制定过程中，如何协调各部门之间的矛盾？A:在企业数据治理过程中，制定适合企业特点的主数据标准是确保数据一致性和质量的重要步骤。主数据标准的制定需要综合考虑企业的业务特点、数据现状和未来需求，同时协调各部门之间的矛盾，确保标准的广泛接受和有效实施。以下是一些具体的步骤和方法：1、 明确主数据标准的定义和目标，定义主数据：主数据是指企业中关键的、共享的、跨部门使用的数据，如客户、供应商、产品、资产等；2、组建跨部门的主数据标准制定团队；3、进行现状分析，通过问卷调查、访谈、数据审计等方式，了解当前各业务部门的数据使用情况和问题；4、制定主数据标准及数据模型设计；5、 协调各部门之间的矛盾，通过定期的会议和沟通，确保各部门对主数据标准的理解和共识。在制定标准时，平衡各部门的利益，确保标准的公平性和可行性。选择一个或几个关键业务部门进行试点，验证标准的可行性和效果，根据试点项目的反馈，对主数据标准进行调整和优化。Q：华为云DataArts+DWS如何帮助企业评估和控制数据治理项目的成本？A:华为云DataArts和数据仓库服务（DWS）提供了一套全面的工具和功能，帮助企业评估和控制数据治理项目的成本。通过明确项目目标和范围、进行成本和收益估算、使用华为云工具进行成本监控和分析、优化资源使用和数据存储处理，企业可以有效地控制数据治理项目的成本，确保项目的成功实施。通过这些措施，企业可以实现数据治理的长期效益，提升数据利用效率和业务决策支持能力。Q：华为云DataArts+DWS在未来的数据治理领域有哪些发展规划？A:华为云DataArts和数据仓库服务（DWS）未来的发展规划将聚焦于智能化、自动化、安全性和多云支持，以更好地支持企业的数据治理需求。通过这些措施，企业可以实现数据治理的长期效益，提升数据利用效率和业务决策支持能力。Q：如何将数仓分层设计与企业的数据治理框架集成？有哪些步骤和流程需要遵循？A:将数仓分层设计与企业的数据治理框架集成，是提升数据管理和利用效率的重要步骤。通过明确数据治理目标和范围、设计数仓分层、集成数据治理框架、实施步骤和持续运维，企业可以实现数据治理的长期效益，提升数据利用效率和业务决策支持能力。Q：数据治理支持的外部数据库类型有哪些？A:华为云DataArts数据治理平台支持多种外部数据库类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库、数据仓库等。通过丰富的数据连接器和集成工具，企业可以方便地将各类数据库接入DataArts平台，实现数据的统一管理和治理。这不仅提升了数据管理和利用的效率，还支持了业务决策和创新。Q：DWS 作为数据仓库，在存储和管理企业数据方面有哪些独特的优势和功能，使其成为该解决方案的核心组件之一？A:华为云数据仓库服务（DWS）是基于Shared-nothing架构的分布式、并行数据库集群，专为海量数据分析场景设计。DWS在存储和管理企业数据方面具有诸多独特优势和功能，使其成为企业数据治理解决方案的核心组件之一。以下是DWS的主要优势和功能：1、 高性能：DWS采用MPP架构，能够处理高并发查询，支持PB级数据的快速处理和分析；2、 高可用性和弹性扩展：支持2048节点在线快速扩容，满足企业不断增长的数据需求；3、兼容性和易用性：DWS兼容PostgreSQL的数据库内核引擎，支持标准SQL，降低学习和迁移成本，90%以上Oracle和MySQL语法兼容，减少业务改造工作量；4、 数据安全和合规：提供数据库安全审计功能，对数据库攻击行为进行监控和记录，日志存储期限不低于6个月，提供审计数据脱敏功能，防止敏感数据泄漏，避免企业遭受监管罚款、盈利受损或客户投诉。Q：如何评估数据治理项目的成功与否？ 如何培养一支具备数据架构设计能力的专业团队？A:评估数据治理项目的成功与否需要综合考虑多个方面的指标，包括数据质量、业务价值、合规性和安全性、用户满意度、项目管理等。通过制定评估计划、数据收集、数据分析、评估报告和持续改进，企业可以全面评估数据治理项目的成功与否。培养一支具备数据架构设计能力的专业团队是数据治理成功的关键。通过明确团队角色和职责、培训和学习、实践和项目经验、团队协作和知识共享、持续改进和激励机制，企业可以培养出专业的数据架构设计团队，支持数据治理项目的顺利实施和持续优化。Q：码表中的枚举如果都是短的字符串，是否有必要非得配置一些无意义的编码，直接使用原语义的字符串是否会更好？比如：地区的码表只需要规定标准的北京、上海等区域的标准字段即可，而不需要讲北京编码成RS0001，上海编码成RS0002，这样能更直观的看明白各层的数据。A:在数据治理和码表管理中，是否需要为枚举值配置无意义的编码是一个常见的讨论点。以下是一些考虑因素，帮助你决定是否需要为码表中的枚举值配置编码，特别是在这些枚举值都是短字符串的情况下：1、可读性和直观性2、 数据标准化和一致性3、数据安全和隐私4、系统性能和查询效率5、 业务需求和场景总之，是否为码表中的枚举值配置无意义的编码需要根据具体的业务需求、数据规模、系统设计和数据治理策略来决定。Q：企业在实施华为云 DataArts+DWS 数据治理解决方案时，需要注意哪些关键因素和步骤，以确保项目的顺利实施和达到预期效果？A:企业在实施华为云 DataArts+DWS 数据治理解决方案时，需要关注项目目标和业务需求、组建项目团队、制定项目计划、基础设施准备、数据治理方案设计、数据治理平台实施、项目管理、培训和知识转移、持续改进和优化等关键因素和步骤。通过综合考虑这些因素和步骤，企业可以确保数据治理项目的顺利实施和达到预期效果。Q：码表和数据标准有什么关系？码表的表字段可以关联到数据标准上吗？A:码表和数据标准在数据治理中起着重要的作用，码表通过定义标准的取值集合确保数据的一致性和标准化，而数据标准则定义了数据的元信息和业务规则，确保数据的准确性和可理解性。通过将码表的表字段关联到数据标准上，可以自动生成数据质量规则，确保数据符合标准和业务规则，提高数据治理的效果。Q：华为云DataArts+DWS如何帮助企业规划数仓的分层模型？A:华为云DataArts和DWS为企业提供了强大的工具和服务，帮助企业规划和实施数据仓库的分层模型（SDI、DWI、DWR、DM层）。通过合理的分层模型设计、数据模型设计、数据存储和查询、数据治理和质量控制、以及持续改进和优化，企业可以确保数据仓库的高效、可维护和可扩展，从而支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：华为云DataArts+DWS如何与企业现有的IT基础设施和技术栈集成？在数据治理项目中，如何处理不同系统和平台之间的兼容性问题？A:华为云DataArts和DWS为企业提供了强大的工具和服务，帮助企业将新的数据治理和数据仓库解决方案与现有的IT基础设施和技术栈无缝集成。通过合理的集成架构设计、数据处理、数据治理和持续改进，企业可以确保数据仓库的高效、可维护和可扩展，从而支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：华为云提供哪些培训和支持服务来帮助企业提升数据治理能力？A:华为云提供了一系列培训和支持服务，帮助企业提升数据治理能力。通过专业的培训课程、认证体系、咨询和实施服务，企业可以全面提升数据治理的专业能力，确保数据的标准化、质量和安全性，从而支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：如何提升数据治理的透明度和敏捷性？A:华为云提供了一系列工具和服务，帮助企业提升数据治理的透明度和敏捷性。通过数据目录和数据地图、数据权限管理、数据质量报告、数据治理平台、敏捷数据治理框架、灵活的数据模型设计、自动化数据处理等方法，企业可以确保数据的质量和业务价值，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：如何在数据治理项目中实现持续改进和优化？华为云DataArts+DWS如何帮助企业监控和评估数据治理的效果？A:华为云DataArts和DWS提供了一系列工具和服务，帮助企业实现数据治理项目的持续改进和优化。通过数据质量监控、审计日志、性能监控、业务指标监控等方法，企业可以全面监控和评估数据治理的效果。通过持续改进机制，企业可以不断提升数据治理的专业能力，确保数据的标准化、质量和安全性，从而支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：DataArts 在数据质量管理中有哪些创新工具？A:华为云DataArts提供了一系列创新工具，帮助企业高效地管理和监控数据质量。通过数据质量监控、数据标准化、数据清洗、质量报告、数据质量监控仪表盘等工具，企业可以确保数据的准确性、完整性和一致性，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：能否分享一些华为云DataArts+DWS在数据治理项目中的成功案例？这些案例中有哪些经验教训是其他企业可以借鉴的？A:在企业数字化转型过程中，数据治理是确保数据质量和业务价值的关键。华为云DataArts和DWS（Data Warehouse Service）提供了一系列工具和服务，帮助企业实现高效的数据治理，以下是一些成功案例，以及这些案例中可以借鉴的经验教训。1、某制造业、某大型零售、某轮胎企业的数据治理项目中通过数据治理后，达到效果有：1.1、数据质量提升：通过数据质量监控和数据标准化，数据的准确性和一致性显著提升1.2、业务效率提升：数据治理支持了业务决策，提升了业务效率和创新能力1.3、数据透明度提升：通过数据目录和数据地图，数据的可发现性和可理解性显著提升2、经验教训：2.1、数据质量监控的重要性：数据质量监控是数据治理的核心，通过实时监控和定期评估，可以及时发现和解决问题。2.2、数据标准化的必要性：数据标准化可以确保数据的一致性和准确性，提升数据的可用性和价值。2.3、持续优化机制：建立持续优化机制，定期评估数据治理的效果，及时调整和优化数据治理策略，确保数据治理的长期有效性。Q：华为云DataArts+DWS如何帮助企业打破数据孤岛，实现数据的互联互通？A:华为云DataArts和DWS提供了一套完整的数据治理解决方案，帮助企业打破数据孤岛，实现数据的互联互通。通过数据湖连接与管理、数据治理与标准化、数据集成与分析等工具和服务，企业可以确保数据的准确性、完整性和一致性，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：如何帮助企业降低数据治理的复杂性？A:华为云DataArts和DWS提供了一套完整的数据治理解决方案，帮助企业降低数据治理的复杂性，提升数据治理的效率和效果。通过数据治理诊断与咨询、顶层设计、数据湖与数据仓库的集成、数据治理与标准化、数据集成与分析等工具和服务，企业可以确保数据的准确性、完整性和一致性，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：公共维度有哪些设计原则需要注意？ 如何处理不同时间粒度的数据需求？A:华为云DataArts和DWS提供了一套完整的数据治理解决方案，帮助企业设计和管理公共维度，处理不同时间粒度的数据需求。通过维度一致性、层次性、标准化、管理和性能优化等设计原则，以及统一时间基准、多时间粒度支持、数据分层、数据压缩和数据倾斜处理等方法，企业可以确保数据的准确性、完整性和一致性。Q：华为云DataArts+DWS提供的一站式解决方案包括哪些关键组件？A:华为云DataArts + DWS 提供了一站式的数据治理和数据分析解决方案，帮助企业降低数据治理的复杂性，提升数据治理的效率和效果。通过数据治理诊断与咨询、顶层设计、数据连接与管理、数据质量监控、数据标准化、数据集成、数据目录和数据地图、数据权限管理、数据开发、数据服务、自助式分析工具、数据存储与管理等关键组件，企业可以确保数据的准确性、完整性和一致性，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：如何确定一个组织的数据主题域范围？ 在定义数据主题时，应该考虑哪些业务因素？A:确定组织的数据主题域范围及定义数据主题时，应综合考虑业务需求、现有数据资产、行业最佳实践、数据性质和类型、业务对象、数据使用频率、数据安全和合规性、业务扩展性等多方面因素。通过顶层设计、数据主题域设计、数据质量管理、数据集成与管理等实施步骤，企业可以确保数据主题域的合理划分，支持业务决策和分析，提升业务效率和创新能力。Q：华为云DataArts一站式治理运营平台有哪些应用场景？A:华为云DataArts一站式治理运营平台通过数据资产管理、数据质量提升、数据标准化、数据权限管理、数据分析、数据集成与管理、数据开发与服务、数据存储与管理等关键组件，为企业提供了全面的数据治理和运营解决方案。Q：DataArts+DWS最多支持多少人协作？DataArts+DWS方案对于中小企业来说是否合适？A:DataArts Studio 与 DWS 结合的解决方案在企业级应用中表现出了强大的协作能力。根据提供的背景知识，DataArts Studio 企业版支持的数据模型数量规格为1k，且每天可以处理20,000次请求。这表明该方案能够支持大量的数据处理和查询需求，适用于中大型企业的多用户同时协作环境。然而，具体支持的协作人数并没有一个固定的上限。通常，协作人数的上限取决于多个因素，包括但不限于：1、系统配置：如计算资源（CPU、内存等）和存储资源的配置。2、使用模式：如同时在线的用户数量、每个用户的请求频率等。3、数据量：处理的数据量越大，对系统的性能要求越高。在实际应用中，DataArts Studio 与 DWS 的组合方案能够支持数百甚至上千名用户的协作，但具体数字需要根据企业的具体需求和系统的配置来确定对于中小企业而言，DataArts+DWS 方案具有较高的适用性和价值。以下是几个关键点：1、成本效益：中小企业通常面临资金和资源的限制。DataArts Studio 与 DWS 的组合方案提供了灵活的配置选项，可以根据企业的实际需求进行调整，避免资源的浪费。例如，DWS 的最小规格配置为4vCPU/32GB内存，成本相对较低，适合中小企业使用。2、数据治理与分析能力：中小企业在数字化转型过程中，需要强大的数据治理和分析能力来支持业务决策。DataArts Studio 提供了全面的数据治理工具，包括数据入仓解决方案、数据管理、数据安全等。DWS 则提供了高性能的数仓服务，支持实时数据分析和多维分析，帮助中小企业快速获取业务洞察。3、灵活性与扩展性：中小企业的发展速度较快，业务需求可能会迅速变化。DataArts+DWS 方案支持按需扩展，可以根据业务发展的不同阶段进行灵活调整，确保系统的性能和稳定性。4、专业服务支持：华为云提供了专业的数据治理和分析服务，包括数据治理专业服务、DCMM 数据管理成熟度认证、数据治理人才培养等。这些服务可以帮助中小企业提升数据管理和分析能力，更好地应对业务挑战。Q：在日常的数据治理工作中，华为云DataArts+DWS如何帮助我们快速识别并解决数据不一致和重复的问题？A:华为云DataArts+DWS 方案通过强大的数据质量检查、数据血缘分析、数据比对工具、实时监控等功能，帮助企业在日常数据治理工作中快速识别数据不一致和重复问题。同时，通过数据清洗、数据校正、数据融合、数据治理流程和数据审计等方法，有效解决这些问题，确保数据的准确性和一致性。这些功能和工具不仅提升了数据治理的效率，还为企业提供了可靠的数据支持，助力业务决策和数字化转型。Q：在全国数据量级下，随着数据量的增长和业务需求的变化，如何维护和扩展数仓的分层结构？A:在全国数据量级下，维护和扩展数据仓库的分层结构(SDI、DWI、DWR、DM)是确保数据仓库高效、可靠运行的关键。通过数据质量管理、数据血缘分析、数据分区和索引、数据生命周期管理等策略，结合GaussDB(DWS)和DataArts Studio的强大功能，企业可以有效应对数据量增长和业务需求变化带来的挑战，实现数据仓库的持续优化和扩展。这些策略和工具不仅提升了数据治理的效率，还为企业提供了可靠的数据支持，助力业务决策和数字化转型。Q：DataArts 如何与企业旧系统的数据融合？A:DataArts作为华为云提供的全面数据治理和分析平台，能够有效地与企业旧系统的数据进行融合。通过数据源连接与集成、数据清洗与转换、数据存储与管理、数据分析与应用等步骤，企业可以实现数据的统一管理和高效利用，提升业务决策的准确性和效率。DataArts的强大功能和灵活性，使得企业在数字化转型过程中能够更好地应对数据融合的挑战，实现数据的价值最大化。Q：DataArts有提供哪些数据治理工具？使用DataArts+DWS进行数据迁移时要注意什么？A:DataArts Studio提供了全面的数据治理工具，帮助企业快速构建高效、可靠的数据治理平台。在使用DataArts+DWS进行数据迁移时，需要注意数据源连接与集成、数据清洗与转换、数据存储与管理、数据迁移的监控与验证、数据安全与合规以及持续优化与维护等几个方面，确保数据迁移的顺利进行和数据的准确性和一致性。这些最佳实践和策略不仅提升了数据治理的效率，还为企业提供了可靠的数据支持，助力业务决策和数字化转型。Q：如何借助华为云的大数据和 AI 生态，进一步拓展华为云 DataArts+DWS 在企业数据治理中的应用场景和功能边界？A:通过结合华为云的大数据和AI生态，可以进一步拓展DataArts+DWS在企业数据治理中的应用场景和功能边界。数据集成与清洗、数据分层与存储、数据治理与管理、数据分析与应用、高性能数据处理、AI与机器学习、数据安全与隐私保护等功能的增强，不仅提升了数据治理的效率，还为企业提供了可靠的数据支持，助力业务决策和数字化转型。这些最佳实践和策略为企业在数据治理领域的持续优化和创新提供了坚实的基础。Q：在进行全公司业务系统分析时，如何有效地识别关键数据源和数据流，以及潜在的数据孤岛？A:在进行全公司业务系统分析时，识别关键数据源、数据流和潜在的数据孤岛是数据治理的重要步骤。这不仅有助于企业更好地管理和利用数据，还能提高业务效率和决策质量。下面是如何借助华为云提供的工具和方法，有效识别关键数据源、数据流和潜在的数据孤岛：识别关键数据源1.1、业务系统梳理：系统清单：列出公司内部所有业务系统，包括ERP、CRM、OA、SCM等。系统功能：明确每个系统的功能和业务流程，了解系统中存储的数据类型和数据量。1.2、数据源分类：结构化数据：关系型数据库（如MySQL、Oracle）、NoSQL数据库（如MongoDB）。非结构化数据：文件系统（如CSV、Excel、PDF）、日志文件、多媒体文件。半结构化数据：JSON、XML。1.3、数据源评估：数据重要性：评估每个数据源在业务中的重要性，例如客户数据、交易数据、生产数据等。数据敏感性：识别包含敏感信息的数据源，如个人隐私数据、财务数据等。识别数据流，数据流图绘制2.1、数据流图绘制：使用DataArts Studio的数据架构功能，绘制数据流图，展示数据从源系统到目标系统的流动路径。2.2、数据流分析：分析数据流图，识别数据流的关键节点和瓶颈，优化数据传输效率。3、识别潜在的数据孤岛3.1、数据流分析：通过数据流图分析，识别那些未与其他数据源进行有效连接的数据源。3.2、数据使用分析：分析数据的使用频率和使用场景，识别那些使用频率低、使用场景单一的数据源。3.3、数据依赖分析：分析数据之间的依赖关系，识别那些缺乏依赖关系的数据源。Q：DataArts Studio是否支持私有化部署到本地或私有云？A:DataArts Studio支持公有云以及CloudPond模式Q：在实际工作中我遇到了客户数据不一致的情况，在数据入湖入仓的过程中，如何处理数据的清洗、转换和整合，以确保数据质量和一致性？A:通过使用华为云的DataArts Studio和DWS，企业可以有效地处理数据入湖入仓过程中的数据清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。这些工具不仅提供了强大的数据治理功能，还支持数据的实时监控和质量检查，确保数据在企业内部的自由流动和高效利用。这些最佳实践和策略为企业在数据治理领域的持续优化和创新提供了坚实的基础。Q：DataArts Studio和ROMA有什么差异？两者之间如何配合使用？A:DataArts Studio 和 ROMA 在企业数据治理和应用集成中各有优势，通过合理配合使用，可以实现更全面的解决方案。DataArts Studio专注于数据的采集、清洗、转换和治理，而ROMA则专注于应用集成和数据交换。两者结合使用，可以更好地支持企业的数据管理和业务流程优化。Q：DataArts平台上是否有特定行业的解决方案模板？DataArts+DWS支持混合云环境吗？A:DataArts平台 提供了多种特定行业的解决方案模板，帮助不同行业的企业快速构建数据治理和分析平台。DataArts Studio 和 DWS 均支持混合云环境，通过灵活的部署模式，帮助企业更好地管理和分析数据，同时确保数据的安全性和灵活性。Q：DWS是否支持实时数据分析需求？ 通过DataArts+DWS可以实现哪些级别的自动化？A:Data Warehouse Service (DWS) 是华为云提供的完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容 PostgreSQL 生态。DWS 不仅支持传统的批量处理，还支持实时数据分析需求，助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。Q：DWS 的分布式架构优势在大数据量下如何体现？A:GaussDB(DWS) 是华为云提供的完全托管的企业级云上数据仓库服务，采用了 Shared-nothing 架构 的 MPP（Massive Parallel Processor，大规模并发处理）系统。这种架构在大数据量下具有显著的优势，具体体现在以下几个方面：高性能处理MPP架构：DWS 采用 MPP 架构，通过支持多达2048个计算节点并行处理数据，可以显著提升数据处理的性能。每个计算节点（DN）独立处理数据，减少了数据传输的开销。自研CBO优化器：DWS 配备了自研的 CBO（Cost-Based Optimizer）优化器，能够根据数据的分布和查询的特点，生成最优的执行计划，提高查询性能。在多表关联和复杂SQL处理方面，DWS 的性能领先于其他数据仓库解决方案，如 Redshift、Teradata 和 Spark。高扩展性水平扩展：DWS 支持在线扩展，可以轻松增加计算节点，以应对数据量的增长。这种扩展方式不会影响业务的正常运行，DBA 可以在不影响业务的情况下完成扩容操作。线性扩展：DWS 具有卓越的线性扩展比，可以支持 1000+ 计算节点的在线扩展。这意味着随着节点的增加，性能几乎呈线性增长，确保了大数据量下的高效处理能力。高可用性故障恢复：DWS 支持同城 AZ 内节点故障恢复，RPO=0，RTO<10s；同城跨 AZ 级故障恢复，RPO=0，RTO<60s。这些特性确保了数据的高可用性和业务的连续性。跨Region数据实时灾备：DWS 支持跨Region的数据实时灾备，进一步提升了数据的可靠性和安全性。低运维成本智能运维：DWS 提供了智能运维功能，包括在线扩容、SQL自诊断、运维驾驶舱和集群监控。这些功能简化了运维工作，减少了DBA的负担。免运维：作为完全托管的服务，DWS 无需DBA进行复杂的性能调优和维护工作，降低了运维成本。大数据量及灵活的数据存储和访问多种存储格式：DWS 支持多种存储格式，包括开放格式（如 ORC、Parquet、Hudi）和私有格式。开放格式保证了兼容性，私有格式提升了加工性能。数据分层存储：DWS 支持内表、OBS 外表、冷热表等多种存储方式，支持数据容量达100PB级别，可以根据数据的访问频率和存储成本进行优化。例如，热点数据可以存储在内表中，冷数据可以存储在 OBS 外表中，从而降低存储成本。实际应用场景复杂批量加工：在金融和制造等行业，DWS 被广泛用于复杂批量加工场景。例如，大银行的批量加工最复杂的场景都在 DWS 中运行，DWS 的 MPP 架构和优化器能力在国内领先。实时数据分析：DWS 支持实时数据加载和查询，可以与消息队列（如 Kafka）和实时处理框架（如 Flink）结合，实现数据的实时处理和分析。例如，电商企业可以使用 DWS 构建实时交易分析平台，支持高流量需求。Q：DWS的主要优势是什么？支持哪些类型的数据库？A:DWS 的分布式架构在大数据量下具有显著的优势，包括高性能处理、高扩展性、高可用性、低运维成本和灵活的数据存储和访问。这些优势使得 DWS 能够在复杂批量加工和实时数据分析等场景中表现出色，帮助企业更好地管理和利用数据，支持业务的快速发展和决策优化。 DWS 支持多种类型的数据库，具体包括： 关系型数据库：DWS 支持从关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等）中加载数据。 非关系型数据库：DWS 支持从非关系型数据库（如 MongoDB、HBase、Cassandra 等）中加载数据。 数据仓库：DWS 支持从其他数据仓库（如 Hive、Spark SQL 等）中加载数据。 文件系统：DWS 支持从文件系统（如 HDFS、OBS 等）中加载数据。 消息队列：DWS 支持从消息队列（如 Kafka、RabbitMQ 等）中加载数据。Q：如何处理数据的清洗、转换和整合，以确保数据质量和一致性？我在实际情况中也遇到了和客户数据不一致的情况，该如何保证一致性？A:在处理数据的清洗、转换和整合过程中，确保数据的质量和一致性是至关重要的。通过数据清洗、数据转换和数据整合的步骤，可以提高数据的准确性和一致性。同时，通过事务管理、数据同步、数据校验和修复、事件驱动架构和数据版本控制等技术，可以确保数据在分布式系统中的一致性和可靠性。这些方法和实践不仅提高了数据的质量，还支持业务的快速发展和决策优化。Q：在数据入湖入仓的过程中，如何处理数据的清洗、转换和整合，以确保数据质量和一致性？A:在数据入湖入仓的过程中，确保数据的清洗、转换和整合是至关重要的。通过数据清洗、数据转换和数据整合的步骤，可以提高数据的准确性和一致性。同时，通过事务管理、数据同步、数据校验和修复、事件驱动架构和数据版本控制等技术，可以确保数据在分布式系统中的一致性和可靠性。这些方法和实践不仅提高了数据的质量，还支持业务的快速发展和决策优化。Q：华为云DataArts中的数据管理能力模型DCMM主要包括哪些内容？A:华为云DataArts平台全面支持DCMM的各个能力域，提供了一系列工具和服务，帮助企业提升数据管理能力。通过数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据标准、数据质量和数据生存周期等领域的综合解决方案，华为云DataArts助力企业实现数据的高效管理和价值挖掘。Q：数据治理的应用主要是用在哪些行业比较多一些，实现哪些数据的接口传输？A:数据治理在各行各业中均具有广泛的应用，通过数据治理可以确保数据的准确性和一致性，支持业务的高效运行和决策优化。华为云DataArts平台提供全面的数据治理解决方案，帮助企业提升数据管理能力，实现数据的高效管理和价值挖掘。Q：企业使用华为云DataArts平台进行数据治理，主要流程包括哪些？A:华为云DataArts平台为企业提供了全面的数据治理解决方案，帮助企业提升数据管理能力，确保数据的准确性、一致性和安全性。以下是企业使用DataArts平台进行数据治理的主要流程：数据战略规划目标：制定企业的数据战略，明确数据管理的目标和绩效评估标准。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据战略规划工具：帮助企业制定数据战略，明确数据管理的目标和绩效评估标准。数据管理成熟度诊断服务：评估企业的数据管理能力，输出《数据管理成熟度评估报告》，帮助企业发现不足并制定改进计划。数据治理组织建立目标：建立数据治理组织，明确数据治理的职责和流程。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据治理组织管理：支持数据治理组织的管理，建立数据治理团队。数据制度建设：提供数据制度建设工具，支持数据制度的制定和实施。数据标准管理目标：制定和实施数据标准，确保数据的一致性和规范性。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据标准管理工具：提供数据标准管理工具，支持数据标准的制定和实施。数据目录：提供数据标准的目录管理功能，确保数据标准的统一和规范。数据架构设计目标：设计和管理数据模型，确保数据的合理分布和集成。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据模型设计：提供数据模型设计和管理工具，支持数据模型的创建和维护。数据分布和集成：支持数据在不同系统之间的分布和集成。数据质量评估与改进目标：评估和改进数据质量，确保数据的高质量。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据质量需求管理：提供数据质量需求管理工具，支持数据质量需求的收集和管理。数据质量检查：提供数据质量检查工具，支持数据质量的评估和检查。数据质量改进：提供数据质量改进工具，支持数据质量问题的跟踪和改进。数据安全与合规目标：确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露和违规使用。工具：数据治理中心DataArts Studio功能：数据安全策略管理：提供数据安全策略管理工具，支持数据安全策略的制定和实施。数据安全审计：提供数据安全审计工具，支持数据安全的审计和监控。数据脱敏：提供数据脱敏工具，支持数据在研发、测试、数据分析等业务中的安全使用。数据应用与服务目标：支持数据的灵活应用和高效服务，提升数据的业务价值。工具：数据湖：提供数据存储和管理服务，支持数据的灵活应用。DataArts Insight：提供报表和数据分析工具，支持数据的可视化和洞察。数据服务：提供数据共享和集成服务，确保数据在不同系统之间的有效流通。数据生命周期管理目标：管理数据的整个生命周期，确保数据的合规性和安全性。工具：数据采集：提供数据采集工具，支持多种数据源的数据采集。数据存储：提供结构化数据存储和非结构化数据存储服务，支持数据的高效存储。数据使用：提供数据使用工具，支持数据的查询和分析。数据归档和销毁：提供数据归档和销毁工具，确保数据的合规性和安全性。企业使用华为云DataArts平台进行数据治理，可以通过上述主要流程，全面提升数据管理能力，确保数据的准确性、一致性和安全性。通过数据战略规划、数据治理组织建立、数据标准管理、数据架构设计、数据质量评估与改进、数据安全与合规、数据应用与服务、数据生命周期管理等综合解决方案，DataArts平台助力企业实现数据的高效管理和价值挖掘。Q：如何通过华为云 DataArts+DWS 实现数据资产的有效管理和价值挖掘，为企业的数字化转型提供有力的数据支撑？A:通过华为云 DataArts+DWS，企业可以有效管理和挖掘数据资产，实现数据的高质量和高价值。DataArts 提供了全面的数据治理工具和方法，帮助企业建立完善的数据治理体系，而 DWS 则提供了高效的数据存储和分析能力，支持企业级数据仓库和 BI 应用。通过这一综合解决方案，企业可以实现数据资产的有效管理和价值挖掘，为数字化转型提供有力的数据支撑。Q：华为云DataArts一站式治理运营平台针对企业数字化转型有什么益处？A:华为云DataArts一站式治理运营平台为企业提供了全面的数据治理和运营解决方案，帮助企业提升数据管理能力，优化业务流程，增强决策支持，提升数据安全性和合规性，支持业务创新，提升客户体验。通过这一综合解决方案，企业可以实现数据资产的有效管理和价值挖掘，为数字化转型提供有力的数据支撑。Q：华为云DataArts一站式治理运营平台，能帮企业解决哪些问题？A:华为云DataArts一站式治理运营平台为企业提供了一套全面的数据治理和运营解决方案，帮助企业解决数据孤岛、数据质量低、数据安全和合规、数据治理能力弱、数据分析和应用能力不足、数据生命周期管理等问题。通过这一综合解决方案，企业可以实现数据资产的有效管理和价值挖掘，为数字化转型提供有力的数据支撑。Q：数仓分层模型的设计与优化有哪些关键考虑因素？A:在企业数字化转型过程中，构建高效的数据仓库（Data Warehouse, DWS）是实现数据资产管理和价值挖掘的关键步骤。华为云DataArts Studio和DWS提供了强大的数据治理和分析能力。基于DataArts + DWS的数据治理项目中，数仓分层模型通常包括以下几个层次： 贴源数据层（Source Data Integration, SDI） 数据整合层（Data Warehouse Integration, DWI） 数据报告层（Data Warehouse Report, DWR） 数据集市层（Data Mart, DM） 每个层次都有其特定的功能和作用，通过分层设计可以实现数据的有序管理，提高数据处理的效率和查询的性能。Q：在数据采集环节，华为云 DataArts+DWS 是如何支持多种数据源的接入，并保证数据的准确性和及时性的？A:通过华为云 DataArts Studio数据集成功能 ，可以支持多种数据源的接入，数据质量模块可以确保数据的准确性和及时性。Q：华为云DataArts+DWS在数据治理方面提供了哪些可视化工具，以帮助用户更好地理解和分析数据？A:华为云提供DataArts Insight的自助式分析和数据展示。Q：企业在使用华为云DataArts+DWS进行数据治理时，如何确保数据的质量和准确性？A:华为云DataArts Studio 和 DWS 提供了丰富的工具和功能，帮助企业确保数据的质量和准确性。通过数据质量监控、数据清洗和转换、数据校验和审计、数据血缘和影响分析以及专业的数据治理服务，企业可以建立和完善数据治理体系，实现数据的高效管理和利用，为数字化转型提供坚实的数据基础。Q：平台如何保证数据的安全性？A:华为云DataArts Studio 和 DWS 提供了全面的数据安全解决方案，帮助企业确保数据的安全性、隐私性和合规性。通过敏感数据识别和分级分类、隐私保护、资源权限控制、数据加密、数据风险识别等措施，企业可以建立和完善数据安全管理体系，实现数据的安全使用和保护。Q：请问DataArts Studio支持连接哪些数据源？A:华为云DataArts Studio 是一个全面的数据开发、治理和服务平台，支持30+种数据源作为数据湖底座。以下是DataArts Studio支持的主要数据源类型及其具体实例：1、传统数据库：MySQL：一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统。Oracle：一种功能强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用。SQL Server：微软的关系型数据库管理系统，适用于企业级应用。SAP HANA：SAP HANA库2、半结构化存储：MongoDB：一个基于分布式文件存储的开源数据库，支持动态查询和高可用性。Cassandra：一个分布式的NoSQL数据库，适用于处理大规模数据。3、消息队列：Kafka：一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于大数据流处理。RabbitMQ：一个开源的消息代理和队列服务器，支持多种消息协议。4、文件服务：OBS（Object Storage Service）：华为云的对象存储服务，用于存储和检索任意数量的数据。HDFS（Hadoop Distributed File System）：一个分布式文件系统，适用于大规模数据存储。5、搜索服务：Elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎，适用于实时数据搜索和分析。6、大数据存储：HBase：一个高可靠性、高性能、面向列的分布式数据库。Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大数据集的查询和分析。7、图计算引擎：Neo4j：一个高性能的图数据库，适用于复杂关系数据的存储和查询。Q：华为云DataArts治理平台中，数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖之间哪些区别和联系？A:在华为云DataArts治理平台中，数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖（如DLI）各有其特定的功能和应用场景，但它们之间也存在着紧密的联系。以下是这些概念的区别和联系的详细说明：数据库（Database）定义：数据库是用于组织、存储和管理数据的系统。它可以是关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle）或NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）。特点：结构化数据：主要用于存储结构化数据。事务处理：支持ACID事务，确保数据的一致性和完整性。实时查询：适合需要频繁读写操作的应用场景。应用场景：企业应用系统（如ERP、CRM）的后端存储。在线交易处理（OLTP）系统。数据仓库（Data Warehouse）定义：数据仓库是一个用于支持决策支持系统的集中式数据存储系统。它通常包含历史数据和汇总数据，用于数据分析和报告。特点：大规模数据存储：支持存储和处理PB级数据。多维分析：支持复杂的多维分析和聚合查询。数据模型：通常使用星型或雪花型模型。应用场景：企业级数据分析和报表生成。商业智能（BI）应用。华为云产品：DWS（Data Warehouse Service）：基于MPP架构的分布式数据库服务，支持大规模数据的实时查询和分析。MRS ClickHouse：高性能的列式数据库，适用于实时分析。数据湖（Data Lake）定义：数据湖是一个集中式存储库，用于存储各种类型的数据（结构化、半结构化和非结构化），通常用于大数据处理和分析。特点：多样数据：支持存储多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。低成本存储：通常使用对象存储或HDFS等低成本存储方案。灵活处理：支持多种数据处理和分析工具（如Hadoop、Spark、Flink）。应用场景：大数据处理和分析。实时数据流处理。机器学习和人工智能应用。华为云产品：MRS（MapReduce Service）：提供Hadoop、Spark、Hive、HBase等大数据处理工具。OBS（Object Storage Service）：对象存储服务，用于存储和检索任意数量的数据。华为智能数据湖（DLI）定义：华为智能数据湖（DLI，Data Lake Insight）是一个全托管的、支持多种数据处理引擎的统一数据湖分析服务。它允许用户在不管理底层基础设施的情况下，进行大规模数据处理和分析。特点：多引擎支持：支持SQL、Spark、Flink等多种数据处理引擎。Serverless架构：用户无需管理底层基础设施，按需使用资源。统一入口：提供统一的数据访问入口，简化数据处理和分析流程。应用场景：大数据批处理和实时流处理。数据分析和报告生成。机器学习和人工智能应用。华为云产品：DLI（Data Lake Insight）：统一的数据湖分析服务，支持多种数据处理引擎。联系与区别数据存储与处理：数据库：主要用于实时交易处理和事务管理，存储结构化数据。数据仓库：用于存储和分析历史数据和汇总数据，支持复杂的多维分析。数据湖：用于存储和处理多种类型的数据，支持大数据处理和分析。华为智能数据湖（DLI）：提供统一的数据处理和分析服务，支持多种数据处理引擎，无需管理底层基础设施。应用场景：数据库：适合OLTP系统和企业应用的后端存储。数据仓库：适合企业级数据分析和报表生成，支持复杂的查询和分析。数据湖：适合大数据处理和分析，支持多种数据类型和处理工具。华为智能数据湖（DLI）：适合需要多种数据处理引擎和统一数据访问入口的场景，支持批处理和实时流处理。技术栈：数据库：使用关系型数据库管理系统（RDBMS）或NoSQL数据库。数据仓库：使用MPP架构的分布式数据库（如DWS）或列式数据库（如MRS ClickHouse）。数据湖：使用Hadoop生态系统（如MRS）或对象存储（如OBS）。华为智能数据湖（DLI）：支持SQL、Spark、Flink等多种数据处理引擎，提供统一的数据处理和分析服务。Q：如何建立和维护数据血缘关系？是否提供了相应的工具或系统来支持这一工作？A:在大数据时代，数据的产生、加工、融合、流转和最终消亡过程中，数据之间会形成一种复杂的关系，这种关系被称为数据的血缘关系。数据血缘关系对于数据治理、数据溯源和数据质量提升具有重要意义。DataArts Studio提供了自动分析血缘和手动配置血缘两种方式来实现数据血缘关系的建立和维护。自动血缘解析是推荐的主要方式，通过系统自动解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点，生成数据血缘关系。这种方式无需手动配置，可以大大减少工作量和出错概率。Q：支持哪些业务场景？是否可提供定制化解决方案？A:华为云DataArts Studio支持多种业务场景，并提供定制化解决方案，以满足不同行业和企业的特定需求。DataArts Studio能够帮助企业在数据开发、治理和服务方面实现高效、智能的管理。Q：对于不熟悉IT技术的业务人员和管理人员，华为云DataArts+DWS提供了哪些易于使用的功能和界面？A:华为云DataArts Studio为业务人员和管理人员提供了多种易于使用的功能和界面，帮助他们高效地进行数据管理和分析。通过数据集成、数据架构（主题域设计、码表设计、数据标准设计、数仓规划、数仓分层设计）、数据开发、数据目录、数据质量、数据安全、数据服务等功能。提升工作效率和业务决策质量。Q：如何确保数据标准和主数据标准能够随着业务的发展而持续优化和更新？A:确保数据标准和主数据标准能够随着业务的发展而持续优化和更新，需要建立自顶向下的治理机制、定期审查和反馈机制、技术支持和工具、培训和教育等多方面的措施。通过华为云DataArts Studio和华为数据治理方法论，企业可以有效管理数据标准和主数据标准，提升数据质量，支持业务的高效运作和数字化转型。Q：怎么分辨哪些数据应该放在哪个层次？如何保证各层间数据一致性？A:合理地将数据分层，并确保各层间的数据一致性，是构建高效、可靠的数据仓库的关键。通过华为云DataArts Studio提供的数据血缘管理、ETL作业管理、数据质量监控和数据校验工具，企业可以有效地管理和维护数据，支持业务的高效运作和数字化转型。Q：华为云 DataArts 和 DWS 是如何协同工作，为企业构建数据治理一站式解决方案的架构的？A:华为云 DataArts 和 DWS 通过紧密协同，提供了一站式数据治理解决方案，帮助企业实现高效、可靠和可扩展的数据管理和分析。通过数据集成、数据开发、数据质量、数据资产管理和数据安全等多方面的功能，DataArts 和 DWS 能够满足企业不同业务场景的需求，支持企业的数字化转型。想要了解 华为云DataArts+DWS 更多相关知识，欢迎观看DTSE Tech Talk 系列技术直播

大数据开发开发过程中第一步就是先建立数据仓库用来存储数据，这篇文章我们来讲解使用OBS做数仓又如何将数据文件自动同步到OBS。上篇文章我们主要讲解了华为云主机Ubuntu环境下使用obsutil上传文件到OBS，现在在这篇文章基础之上讲解如何实现自动同步数据文件到OBS。由于是在Ubuntu环境下进行实操需要先了解crontab定时器的使用。上篇文章我们写的同步文件的命令要写在shell脚本里面，然后使用crontab做定时调用，这里我们为了及时验证效果将定时设置为一分钟调用一次，脚本读取当前时间段的数据文件进行同步，编写的脚本如下：下一步我们来设置crontab，在Ubuntu命令行中直接输入crontab -e就会显示crontab的编辑界面并写入需要执行的脚本，如图：     脚本和定时器设置好以后，我们来做验证是否能同步数据，首先在云主机文件夹下设置了一些测试数据文件，如图：再看一下crontab运行的日志，如图： OBS里面可以看到同步的文件说明数据文件同步成功。

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下（部分视频号抽奖用户无账号名）： 奖项名称 奖品名称  华为云账号优质提问华为云开发者定制长袖圆领卫衣wangziying007优质提问华为云开发者定制长袖圆领卫衣hid_a0211e-bd-x__sw持久观看有奖华为FreeBudsSE2无线耳机linghz666口令抽奖华为云开发者定制鼠标垫qingqingjiayuan6口令抽奖华为云开发者定制鼠标垫ccs2022108180102

crm系统不仅是企业客户数据的载体，也是企业管理软件的中心枢纽。crm系统作为企业数字化转型的利器，发挥着越来越重要的作用。今天给大家带来什么是crm系统？关于crm的四个误解！一、crm系统是什么意思？crm是Customer Relationship Management的缩写，也称为客户关系管理系统，它可以帮助企业高效、顺利地进行销售、营销、客户服务的每一步互动，缩短销售周期，规范销售流程，达到降低企业成本、提高效率的目的。二、对crm系统的误解1、相当于Excel表格的crm一些不熟悉crm系统的企业会将crm视为Excel表格，因为它们都可以存储客户信息。在资深人士看来，这两种工具之间存在着巨大的差距：①Excel表格只能作为数据保留，不能进入销售漏斗加速客户交易；②crm系统的权限管理使不同职位的员工拥有不同的查阅和修改权限，保护了企业的资产，Excel表格做不到；③crm系统允许不同部门的许多成员同时处理商机，注明客户详细信息，并通过团队合作打破跨部门的信息孤岛。2、crm系统是一种监管工具从业务人员的角度来看，crm系统更像是老板监控他们的工具。crm系统非常方便管理者统计数据。销售数据和营销数据可以在报告模块中随时过滤。管理员可以设置权限来保护员工处理日常任务的隐私，消除业务人员的担忧。3、Saas模式不能保证数据安全Saas模式的数据安全性也受到了大家的批评，这也是对crm的一大误解。云服务制造商一直把数据安全放在首位。4、crm系统UI界面单调僵硬传统的crm系统僵化乏味的界面让每个人都抱怨它，因此crm系统被贴上了单调僵化的界面标签。事实上，crm系统已经推陈出新，以弥补这些缺陷。它相当于一个“设计室”，用户可以根据企业文化定制UI。总之，crm系统是一种客户关系管理系统，能够帮助企业建立和维护客户关系，提高客户满意度和忠诚度，增加销售和利润。然而，由于对crm系统的了解不足，人们对它存在一些误解，比如认为crm系统只适用于大型企业、只是一种工具而不能解决实际问题、需要花费大量时间和资源等。实际上，crm系统不仅适用于大型企业，也适用于中小型企业，它是一种解决实际问题的工具，能够帮助企业提高客户满意度和忠诚度，增加销售和利润，而且现在的crm系统已经越来越智能化，使用起来也越来越简单和方便。因此，加深对crm系统的了解，了解其真正的作用和优势，对于企业实现数字化转型和智能化发展具有重要的意义。

随着信息技术的快速发展和公司规模的不断扩大，传统的管理模式已不能满足公司日益增长的业务需求。面对变革时代，越来越多的企业开始选择引入erp管理系统，以促进企业数字化转型，实现管理升级。本文将深入探讨ERP管理系统的定义、特点、优势以及如何有效应用，为企业决策者提供全面的参考。什么是ERP管理系统？ERP（Enterprise Resource Planning）管理系统是通过整合公司内外多个部门的信息和资源，实现全面协调、高效运营的综合管理软件。它包括供应链管理、生产制造、人力资源、财务管理、销售和市场等企业的核心工作流程。通过ERP管理系统，公司可以实现信息流、物流和现金流的无缝连接，提高管理效率和决策质量。ERP管理系统的特点1. 综合型：ERP管理系统应用广泛，适用于各行各业的企事业单位。无论公司规模大小，都可以根据需要定制不同的功能模块，实现个性化管理。2. 集成：ERP管理系统通过数据集成实现不同部门和岗位之间的信息共享和协同工作。各模块之间的数据自动运行，避免了信息孤岛和数据的重复输入，提高了工作效率。3. 实时性：ERP管理系统采用实时动态更新和处理的方法，使企业管理者能够及时获取准确的信息并做出及时的决策。通过及时的反馈和监控，我们可以密切关注公司的运营情况，快速调整战略和战略。4. 标准化：ERP管理系统建立了统一的数据标准和流程标准，提高了工作的准确性和可靠性。同时，借助系统自身的报告和指标，可以进行数据分析和业务评估，为企业的持续改进提供参考。ERP管理系统的优势1. 信息集中管理：通过ERP管理系统，公司可以将分散在不同系统和部门的数据集成到一个平台上，实现信息集中管理。这使得企业进行数据统计、分析和统计更加方便，提高了管理的准确性和质量。2. 流程优化与协同办公：ERP管理系统强调流程管理，通过制定标准的工作流程和权限管理，实现部门间的协同办公。各部门之间的信息交流更加便捷，工作流程更加规范，提高了工作效率和联合作战能力。3. 决策支持和战略规划：ERP管理系统为企业管理提供全面的决策支持和战略规划，提供大量的数据报告和分析工具。通过分析公司的运营、销售趋势等关键指标，可以及时解决问题和机遇，帮助企业做出正确的决策。4. 客户关系管理：ERP管理系统集成了客户关系管理模块，帮助企业建立健全的客户档案和客户跟进系统。通过记录客户的购买记录、偏好和反馈，企业可以更深入地了解客户的需求，提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。如何有效地应用ERP管理系统？1. 规划实施过程：在引入ERP管理系统之前，企业应充分规划和准备，明确项目的目标、范围和预期效果。同时，确保系统供应商具有丰富的实施经验和支持系统，并能提供系统定制和培训服务。2. 人员培训与适应：ERP管理系统的应用要求企业员工具备相应的知识和技能。公司应提前组织培训，使员工熟悉系统的操作和使用方法，并及时提供技术支持和问题解答。3. 整理流程和整合数据：在设备应用过程中，企业应重新整理各种工作流程，以消除冗余和不必要的阶段。同时，为了确保系统数据的准确性和完整性，有必要对数据进行整合和清理。4. 不断改进和升级：ERP管理系统的应用是一个不断优化和优化的过程。为了满足公司不断变化的业务需求，企业应建立良好的信息反馈，收集用户的建议和需求，及时调整和优化系统。综上所述，作为企业数字化转型的推动引擎，ERP管理系统具有综合性、集成性、实时性和标准化的特点，为企业实现信息集中管理、流程优化和决策支持提供了强有力的支持。然而，为了有效地应用ERP系统，企业需要注意规划和实施过程、人员培训和适应性、流程和数据整合以及持续改进和升级。只有科学合理地使用ERP管理系统，企业才能在激烈的市场竞争中保持竞争优势，实现持续创新和发展。

请问大家这个HCCDP – Big Data 有没有视频学习课程或者更多的学习资料 报名后提供的资料太少了

1.既然在【数据架构】模块构建了关系模型与维度模型，包括维表和事实表的逆向数据表关联与填充，为什么还要在【数据开发】模块在开发一遍？只是因为要建立数据任务么？在数据架构模块已经确定了主题与数据的联系，这里就不能默认完成数据的ETL么？感觉在做重复的事，感觉产品层面可以一步解决的，简单的问题复杂化了。2.原来想只取其中一个来构建数据仓库层，但是因为在【数据架构】模块中，构建了原子与派生指标，底层会自动创建了dws表。所以在开发的时候，可以自动选择此任务。这样的关系，让这两个无法取舍。如果完全用【数据开发】模块来构建数据仓库，包括指标层，是否可以？但是数据主题域这样的内容，可以在excel 里面呈现，不在工具层面。3.【数据架构】里面的码表是不是维表的概念，如果是，创建了码表，为什么在下面的流程中，又要求创建维表。在【数据开发】中又创建了一次，并且两次都在填数。这些相同的维表是创建在不同的空间吗？为什么如此频繁在构建同一个业务表，是不是违背了数据治理统一，规范的原则？4.数据标准的功能，仅仅是对共享的粒度做命名规范么，还包括一些参数的要求？这个功能与数据质量的是不是有点雷同，其本质都是对字段，表，库级做数据的限制监控。烦请热心的产品同志，看到后，跟踪上述问题。谢谢！

数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问，数据仓库是不是NoSQL ？其实数据仓库不是NoSQL，但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统，通常包含多个数据源，并将这些数据源进行整合和组织。数据仓库的主要目的是为了支持决策支持和数据分析，因此它需要具备数据集成、数据存储、数据查询和数据分析等功能。数据仓库与传统数据库区别与传统数据库相比，数据仓库主要面向数据存储和分析，而非事务处理。传统数据库主要是关系型数据库系统，如MySQL、Oracle等，主要用于事务处理和数据存储，保证数据的一致性和完整性。而数据仓库则更注重数据的整合、存储和分析，以便为决策提供支持。在架构上，传统数据库主要包括数据库管理系统、数据库和应用程序，而数据仓库则通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）工具、数据存储和数据分析工具等。NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式，它是一种非关系型数据库系统，用于存储和管理大量非结构化和半结构化数据。NoSQL数据库可以应对大规模数据处理和高并发访问等需求，并且具有高可用性、高可扩展性和高性能等优点。现有较流行的数仓NCR数据仓库：NCR提出了一套独特的数据仓库方法论和实施框架理论，成为“可扩展数据仓库”（ScalableDataWarehouse，简称为SDW），其基本框架主要分为3个部分：数据装载、数据管理和信息访问。星环数据仓库：星环数据仓库解决方案是一款基于Hadoop生态的大数据平台，支持高性能、高并发的实时分析，并且拥有丰富的查询和存储引擎，可进行大数据分析和挖掘。巨杉数据仓库：巨杉数据仓库解决方案是一个可扩展的数据仓库平台，支持多种数据源的接入，并且拥有强大的数据处理和存储能力，可进行高效的数据分析和挖掘。阿里云MaxCompute数据仓库：阿里云MaxCompute数据仓库解决方案是一个基于分布式计算的大数据平台，支持海量数据的存储和分析，并且拥有强大的数据处理和计算能力，可进行高效的数据分析和挖掘。这些解决方案都提供了强大的数据仓库功能，包括数据的存储、处理、分析和挖掘等，可以满足不同用户的需求。

怎么用DATAX 抽取 impala数据库的数据

《数据库原理》课程 实验报告上机实验：Employees数据库（1）一、实验目的通过上机练习巩固关系数据库设计方法。通过上机练习巩固关系数据库语言SQL。二、实验原理采用MySQL或OpenGauss数据库作为实验用DBMS。用E/R图建立数据库的概念模型。将E/R模型转换为关系模型。用SQL创建数据库模式。将数据批量装载到数据库中。用SQL进行查询和更新操作。三、实验内容用户需求。某公司为管理员工相关数据需要设计名为Employees的数据库。该数据库中要管理的数据包括：员工数据（employees）、职称数据（titles）、工资数据（salaries）、部门数据（departments）等。员工数据包括：员工编号（emp_no）、出生日期（birth_date）、名字（first_name）、姓氏（last_name）、性别（gender）、入职日期（hire_date）。职称数据包括：职称名称（title）、起始时间（from_date）、终止时间（to_date）。一条职称数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的职称名称。工资数据包括：工资数额（salary）、起始时间（from_date）、终止时间（to_date）。一条工资数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的工资数额。部门数据包括：部门编号（dept_no）、部门名称（dept_name）。部门和员工间的关系1（dept_emp）：一个部门下属有多名员工，一名员工可隶属于多个部门。需要记录某员工为某部门工作的起始时间和终止时间。部门和员工间的关系2（dept_manager）一个部门有多位经理（不用区分正副职），经理也是一名员工，一名员工可同时担任多个部门的经理。需要记录某员工担任某部门经理的起始时间和终止时间。分析用户需求，画出Employees数据库的E/R模型图。将E/R模型转换为关系模型，用SQL创建关系表，写出CREATE TABLE语句。要求：用CONSTRAINT关键字建立有名称的主键和外键约束。主键名称格式为：pk_表名外键名称格式为：fk_本表名_引用表名create table employees(emp_no int,birth_date date,first_name varchar(15),last_name varchar(20),gender char(1),hire_date date ,constraint pk_employees primary key(emp_no))comment '员工';create table tiltes(emp_no int,title varchar(50),from_date date,to_date date,constraint pk_titles primary key(emp_no,title,from_date),constraint fk_titles_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no))comment '职称';create table salaries(emp_no int,salary int,from_date date,to_date date,constraint pk_salaries primary key(emp_no,from_date),constraint fk_salaries_employees foreign key(emp_no) references employees(emp_no) )comment '工资';create table departments(dept_no char(4),dept_name varchar(20),constraint pk_departments primary key(dept_no))comment '部门';create table dept_emp(emp_no int,dept_no char(4),from_date date,to_date date,constraint pk_dept_emp primary key(emp_no,dept_no),constraint fk_dept_emp_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no),constraint fk_dept_emp_departments foreign key (dept_no) references departments(dept_no))comment '部门员工关系1';create table dept_manager(dept_no char(4),emp_no int,from_date date,to_date date,constraint pk_dept_manager primary key (emp_no,dept_no),constraint fk_dept_manager_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no),constraint fk_dept_manager_departments foreign key (dept_no) references departments(dept_no))comment '部门员工关系2';将提供的示例数据导入到已创建的表中。数据文件说明：data_employees.txt 员工数据data_departments.txt 部门数据data_dept_emp.txt 部门员工关系数据data_dept_manager.txt 部门经理关系数据data_salaries.txt 工资数据data_titles.txt 职称数据使用OpenGauss(PostgreSQL)提供的批量导入数据的语句COPY…FROM…或使用MySQL提供的批量导入数据的语句LOAD DATA INFILE。（关于COPY…FROM…语法解释，请自己查询PostgreSQL文档；关于LOAD DATA INFILE语法解释，请自己查询MySQL文档）导入之后的结果：employees表 300024 行数据departments表 9 行数据dept_emp表 331603 行数据dept_manager表 24 行数据titles表 443308 行数据salaries表 2844047行数据导入语句如下：load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_employees.txt' into table employees fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_departments.txt' into table departments fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_titles.txt' into table titles fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_salaries.txt' into table salaries fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_dept_emp.txt' into table dept_emp fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_dept_manager.txt' into table dept_manager fields terminated by ',';按照下列查询要求编写SQL语句。5.1 返回前10行员工数据。（提示：用LIMIT关键字，具体用法查文档）select * from employees e limit 0, 10;查询执行结果：5.2 查询first_name为Peternela且last_name为Anick的员工的编号、出生日期、性别和入职日期。select emp_no ,birth_date ,gender ,hire_date from employees e where (first_name = 'Peternela') and (last_name = 'Anick');查询执行结果：5.3 查询出生日期在1961-7-15（包括）到1961-7-20（包括）之间的员工的编号、姓名和出生日期。select emp_no ,first_name ,last_name ,birth_date from employees e where birth_date between '1961-7-15' and '1961-7-20';查询执行结果：（386行数据返回）最后一部分截图如下：5.4 查询所有first_name中含有前缀Peter或last_name中含有前缀Peter的员工数据（返回所有列）。select * from employees e where (first_name like 'Peter%')or(last_name like 'Peter%');查询执行结果：（771行数据返回）最后一部分截图如下：5.5 查询工资数额的最大值，并将查询结果的列名命名为max_salary。select max(salary) max_salary from salaries;查询执行结果：5.6 查询部门编号及相应部门的员工人数，并按照部门编号由小到大的顺序排序（将员工人数列命名为dept_emp_count）。select dept_no,count(*) dept_emp_count from dept_emp de group by dept_no order by dept_no ;查询执行结果：5.7 查询员工“Peternela Anick”的员工编号、所在部门编号和在该部门的工作起始时间。select de.emp_no,de.dept_no,de.from_date from employees e ,dept_emp de where (e.emp_no = de.emp_no) and (e.first_name = 'Peternela') and (e.last_name = 'Anick');查询执行结果：5.8 查询姓名相同的员工x和员工y的编号和姓名（只列出前10行结果）。select e1.emp_no as x_no,e2.emp_no as y_no,e1.first_name as first_name,e1.last_name as last_name from employees e1 join employees e2 on (e1.first_name = e2.first_name) and (e1.last_name = e2.last_name) and (e1.emp_no <> e2.emp_no) order by x_no ,y_no limit 10;查询执行结果：5.9 查询姓名为“Margo Anily”的员工编号和出生日期为“1959-10-30”且入职日期为“1989-09-12”的员工编号的并集。select distinct emp_no from employees e where ((first_name = 'Margo')and(last_name = 'Anily')) or((birth_date = '1959-10-30')and(hire_date = '1989-09-12'));查询执行结果：5.10 查询员工“Margo Anily”所在的部门的名称（要求用子查询实现）。select d.dept_name from departments d where d.dept_no = (select de.dept_no from dept_emp de where de.emp_no = (select e.emp_no from employees e where e.first_name = 'Margo' and e.last_name = 'Anily'));查询执行结果：5.11 要求用JOIN…ON连接语法实现查询5.10。select d.dept_name from departments d join dept_emp de on d.dept_no = de.dept_no join employees e on de.emp_no = e.emp_no where e.first_name = 'Margo' and e.last_name = 'Anily';查询执行结果：5.12 查询在全部部门中工作过的员工的编号和姓名（提示：用NOT EXISTS连接的子查询）。select e.emp_no ,e.first_name ,e.last_name from employees e where not exists (select * from departments d where not exists( select * from dept_emp de where d.dept_no = de.dept_no and e.emp_no = de.emp_no ));查询执行结果：5.13 查询员工人数大于等于50000的部门编号、部门名称和部门员工人数，按照部门编号由小到大的顺序排序（将部门员工人数列命名为dept_emp_count）。select d.dept_no , d.dept_name , count(*) as dept_emp_count from dept_emp de , departments d where de.dept_no = d.dept_no group by d.dept_no having count(*) >= 50000 order by d.dept_no asc;查询执行结果：5.14 在员工表中添加一行记录：(10000, 1981-10-1, Jimmy, Lin, M, 2011-12-8)insert into employees values (10000, '1981-10-1', 'Jimmy', 'Lin', 'M', '2011-12-8');查询执行结果：(1 行受影响)5.15 将5.14添加的员工记录的first_name属性值修改为Jim。update employees set first_name = 'Jim' where emp_no = 10000;查询执行结果：(1 行受影响)5.16 删除5.14添加的员工记录。delete from employees where emp_no = 10000;查询执行结果：(1 行受影响)5.17 在员工表中添加一行记录：(10001, 1981-10-1, Jimmy, Lin, M, 2011-12-8)，观察执行输出结果。insert into employees values (10001, '1981-10-1', 'Jimmy', 'Lin', 'M', '2011-12-8');5.18 删除编号为10001的员工，观察执行输出结果。delete from employees where emp_no = 10001;四、实验总结通过本次实验，我对mysql以及基本的sql语句有了一个相对全面的认识，我学会了对于数据库、表、字段、具体数据的导入、添加、删除、更改等一系列操作，这为我自主使用数据库提供了一定的基础。此外，我还了解了相关约束的基本含义与作用，这为我系统有序地分析与处理数据库关系提供了理论基础。最为重要的是，我对数据库查询操作有了一个较深的理解，通过学习和应用各种查询指令，解决了不同查询要求。此外，我在进行本次实验的过程中也遇到了些许困难。首先，可能是由于安装mysql时配置有出入，我在将实验数据导入数据库时，遇到了一些棘手的问题：数据库默认数据存放地址不匹配，而且向数据库中导入或导出数据的权限没有打开，经过反复尝试与查询资料，终于解决了这一问题。而我在解决实验题目时也因部分语法不熟练，反复尝试未果。这也让我明白，只有基础的语法语句熟练运用，我们才可以更好地使用mysql。

9月26日，华为云CodeArts Board获得了中国信通院《云上软件研发效能度量分级模型》的先进级最高级评估，达到了软件研发效能度量平台评估的通用效能度量能力、组织效能模型、项目效能模型、资源效能模型、个人效能模型、研发效能评价模型、项目管理域、开发域、测试域、运维/运营域的先进级要求，所有能力项要求全部通过，华为云CodeArts Board成为国内研发效能度量领域能力全面领先的云服务。数字化时代，提升研发效能加快价值交付，已经成为企业的核心目标和竞争力，而组织效能的提升离不开高效精准的度量，科学的研发效能度量能够实现对研发过程的价值流动优化，从而加速全局的价值流动，实现企业多快好省的业务价值目标。研发效能度量的目标是通过构建研发效能度量体系，实现软件研发过程的可视化、软件交付的可管理可跟踪可量化，及时识别研发过程的堵塞点和改进点，通过数据驱动运营和治理，不断提升企业的软件能力和研发效能。华为云CodeArts Board作为一站式数据驱动的研发效能度量平台，具备的优势如下：数据集成零感知全面接入CodeArts工具链数据，自动汇集研发全流程数据，连接数据孤岛，贯通软件研发的全生命周期；丰富的效能指标体系基于华为云实践的指标管理体系和价值流指标体系，提供了覆盖需求、代码、测试、构建、流水线、发布等领域的度量指标；开箱即用的洞察分析平台企业可以基于自身的定制度量指标诉求，通过无门槛的拖拽配置即可完成指标的二次定制开发；灵活扩展的自定义度量报表通过自定义报表灵活组合扩展的能力，企业可以构建自身的度量治理门户；转自华为云开发者联盟公众号

1、根据 示例：逻辑复制代码示例执行了如下代码conn.getReplicationAPI() .createReplicationSlot() .logical() .withSlotName("replication_slot") //这里字符串如包含大写字母则会自动转化为小写字母 .withOutputPlugin("test_decoding") .make();提示报错：connection success! org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: could not access file "test_decoding": No such file or directory根据 通过SQL命令安装和卸载插件当前用户数据库拥有的插件SELECT name FROM pg_available_extensions;name     | ---------+ dimsearch| dist_fdw | file_fdw | gc_fdw   | hdfs_fdw | hstore   | log_fdw  | packages | pldbgapi | plpgsql  | roach_api| uuid-ossp|我测试的数据库版本version                                                                                                         | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ PostgreSQL 9.2.4 (GaussDB 8.1.1 build 3c702f5c) compiled at 2022-06-06 21:50:23 commit 2609 last mr 5121 release|