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體視申請的產品類型及數(shù)量評估而定。 雙方達成一致的業(yè)務保障目標，客戶完成服務付款。 服務范圍 本項目華為云數(shù)據(jù)倉庫專家服務包括以下一項或多項內容： 華為云數(shù)據(jù)倉庫產品咨詢服務 華為云數(shù)據(jù)倉庫平臺安裝部署規(guī)劃與實施 數(shù)據(jù)倉庫遷移方案設計與實施支持 基于華為云數(shù)據(jù)倉庫平臺的開發(fā)支持
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復雜的架構會有更多層
<align=left>如題：數(shù)據(jù)倉庫使用哪些安全防護？</align>
PP產品，為客戶提供一體化混合架構的大數(shù)據(jù)倉庫平臺，保護舊有IT資產。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術基礎上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務平臺及計劃調度平臺。 協(xié)助客戶建設數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫化
由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構中，業(yè)務數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 圖4 產品架構 應用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extr
圖不是很美觀，沒有界面好看，頁面鏈接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-dws/dws_01_1110.html
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過程中，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)邏輯分層一般分為4層。 分層的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層，也有叫貼源層，該層對采集的原始數(shù)據(jù)進行原樣存儲。 DWD Data Warehouse Detail 明細數(shù)據(jù)層，對ODS進行清洗，解決數(shù)據(jù)質量問題。
和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是高級分析、報告和決策的基礎。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，用于存儲特定團隊或用途（如銷售或營銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的模式、
了華為云混合負載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設計理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時延的業(yè)務交易請求，同時可支撐復雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應用，減少開發(fā)和運維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實時一致的同時，DWS也確
地區(qū)部空運成本，再匯總看季度全球空運成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導出數(shù)據(jù)細節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應用，事務驅動面向分析，分析驅動?
數(shù)據(jù)脫敏 DWS提供列級別的數(shù)據(jù)脫敏(Dynamic Data Masking)功能。針對某些敏感信息（如身份證號、手機號、銀行卡號等），通過應用脫敏函數(shù)進行原始數(shù)據(jù)的變形改寫，實現(xiàn)敏感隱私數(shù)據(jù)的可靠保護，從而增強產品在數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面的能力。 了解更多請參見數(shù)據(jù)脫敏。 父主題：
關于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)最好是以反復的方式進行。首先建立數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅動的開發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅動開發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫。 數(shù)據(jù)倉庫中分區(qū)是在應用層而非系統(tǒng)層進行；
數(shù)據(jù)倉庫是信息（對其進行分析可做出更明智的決策）的中央存儲庫。通常，數(shù)據(jù)定期從事務系統(tǒng)、關系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家和決策者通過商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應用程序訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
的產生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設計、實施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉庫的建設者和分析師開始考慮只建設企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個實施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉換和加載是獨立，導致了數(shù)據(jù)的混亂與不
Processing），支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結果，取百家之長（各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務域的模型，指標）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
個建設良好的數(shù)據(jù)倉庫來解決。</align><align=left>業(yè)務數(shù)據(jù)庫是面向操作的，主要服務于業(yè)務產品和開發(fā)。而數(shù)據(jù)倉庫則是面向分析的，主要服務于我們分析人員。評價數(shù)據(jù)倉庫做的好不好，就看我們分析師用得爽不爽。因此，數(shù)據(jù)倉庫從產品設計開始，就一直是站在分析師的立場上考慮的
您只需單擊幾下鼠標，就可以輕松完成應用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成 您可以使用標準SQL查詢HDFS、對象存儲服務（Object Storage Service，OBS）上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構數(shù)據(jù)庫遷移工具 DWS提供配套的遷移工
臨時轉儲數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會來自各個業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個源，這樣我們就能快速全面的了解相關業(yè)務。相對穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會實時變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個月度數(shù)據(jù)不對，就可能需要
種以上，而不重要的數(shù)據(jù)資產沒有強制要求。 2、SLA 數(shù)據(jù)時效性監(jiān)控 在確保數(shù)據(jù)準確性的前提下，您需要進一步讓數(shù)據(jù)能夠及時提供服務，否則數(shù)據(jù)的價值將大幅降低。確保數(shù)據(jù)及時性是保障數(shù)據(jù)質量的重要一環(huán)。為確保數(shù)據(jù)完整性，每天任務通常都是 0 點以后才開始執(zhí)行，計算前一天的數(shù)據(jù)。這些任務
