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應(yīng)用于BI;數(shù)據(jù)平臺(tái):除傳統(tǒng)BI應(yīng)用外,更多融入了和人工智能算法的交互和實(shí)現(xiàn);價(jià)值上的區(qū)別:數(shù)據(jù)中臺(tái):建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)上,是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值過(guò)程的中間層。數(shù)據(jù)中臺(tái)將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù) API 服務(wù),以更高效的方式為業(yè)務(wù)提供服務(wù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
選擇“主題管理” > “主題”。進(jìn)入主題頁(yè)面。在主題頁(yè)面,單擊“創(chuàng)建主題”。在“主題名稱(chēng)”框中,輸入主題名稱(chēng),在“顯示名”框中輸入相關(guān)描述,如圖所示單擊“確定”,主題創(chuàng)建成功。主題創(chuàng)建成功后,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成主題URN,主題URN是主題的唯一資源標(biāo)識(shí),不可修改。新創(chuàng)建的主題將顯示在
GaussDB 和 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB(DWS) 有什么區(qū)別
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息(對(duì)其進(jìn)行分析可做出更明智的決策)的中央存儲(chǔ)庫(kù)。通常,數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他來(lái)源流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過(guò)商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
易懂的查詢(xún)結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,取百家之長(zhǎng)(各個(gè)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(wù)域的模型,指標(biāo))。 舉個(gè)栗子~ 車(chē)聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的,剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是車(chē)上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù),比如出現(xiàn)告警,就實(shí)時(shí)展示出來(lái)給用戶。
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中,數(shù)據(jù)的加載、卸載,各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過(guò)程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),在倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
統(tǒng)解決方案,交易和BI相互獨(dú)立。交易平臺(tái)采用分布式中間件+單機(jī)版數(shù)據(jù)庫(kù)搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性能力,在同一時(shí)刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準(zhǔn)確的,為銷(xiāo)售對(duì)單帶來(lái)極大困難。為保證數(shù)據(jù)的最終一致性,交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要通過(guò)ETL工具時(shí)隔數(shù)小時(shí)后同步到BI系統(tǒng),無(wú)法做到實(shí)時(shí)分析,
從上到下分別命名為主題域分組(L1)、主題域(L2)、業(yè)務(wù)對(duì)象(L3)。您可以自定義的主題層級(jí)限制在最大7層,最少2層。自定義屬性最多可以配置10個(gè)。 在DataArts Studio控制臺(tái)首頁(yè),選擇對(duì)應(yīng)工作空間的“數(shù)據(jù)架構(gòu)”模塊,進(jìn)入數(shù)據(jù)架構(gòu)頁(yè)面。 在數(shù)據(jù)架構(gòu)控制臺(tái),單擊左側(cè)
題: 數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作,會(huì)讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲(chǔ)數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中,字段類(lèi)型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析數(shù)據(jù)的平臺(tái),而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺(tái) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有
成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其實(shí)更多的聚焦于分析層,但是整個(gè)BI項(xiàng)目的核心之一。分析層包括了對(duì)商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模,不僅要根據(jù)用戶對(duì)可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求,也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務(wù)種類(lèi)多樣性來(lái)綜合設(shè)計(jì)。作為分析層中,提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),倉(cāng)庫(kù)中
標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。2.3.6.4.1. 各模塊數(shù)據(jù)遷移方案根據(jù)數(shù)據(jù)架構(gòu),調(diào)研每個(gè)模塊需要遷移的數(shù)據(jù),方法類(lèi)似“元數(shù)據(jù)遷移”,不再贅述。 2.3.6.5. 數(shù)據(jù)核驗(yàn)方案2.3.6.5.1. 數(shù)據(jù)核驗(yàn)?zāi)繕?biāo)數(shù)據(jù)檢核的目標(biāo)主要有:據(jù)核驗(yàn)的目標(biāo)是比對(duì)新平臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與原平臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致。為了達(dá)到以上目標(biāo),需要考慮以下幾個(gè)方面:•
化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái),保護(hù)舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上,搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務(wù)平臺(tái)及計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)。 協(xié)助客戶建設(shè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)體系、數(shù)據(jù)運(yùn)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(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫(kù)化 1) 外部的離線文檔,僅作為編輯的介質(zhì);
數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)
<align=left><align=left>思考:沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),我們也能完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。那么,建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理由是什么?</align><b>如果直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)</b><align=left>沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí),我們需要直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù)來(lái)做分析。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為業(yè)務(wù)操作服務(wù),雖然可以用
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)工程師培訓(xùn) 父主題: 培訓(xùn)服務(wù)
Support)。 一、行為域ODS層詳細(xì)設(shè)計(jì) 1 ODS層功能 ODS:操作數(shù)據(jù)層 主要作用:直接映射操作數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)備份; 建模方法:與原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持完全一致 存儲(chǔ)周期:相對(duì)來(lái)說(shuō),存儲(chǔ)周期較短;視數(shù)據(jù)規(guī)模,增長(zhǎng)速度,以及業(yè)務(wù)的需求而定;對(duì)于埋點(diǎn)日志數(shù)據(jù)ODS層存儲(chǔ),通??梢赃x擇3個(gè)月或者半年;
根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn),提煉出若干“主題”(電商系統(tǒng)可以劃分:活動(dòng)主題、訂單主題、用戶主題、商品主題) 然后,區(qū)分每一個(gè)主題中的事實(shí)表[由用戶的某個(gè)行動(dòng)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的表]、維度表[是對(duì)事實(shí)的一種描述] 張三是一個(gè)河南省鄭州人,在京東平臺(tái)上購(gòu)買(mǎi)了一部華為手機(jī) [維度建模] 按照維度建模的思想,按各主題,將核心事實(shí)表關(guān)聯(lián)需要的維度表,得到寬表
鏈管理。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的最佳實(shí)踐 明確業(yè)務(wù)需求:在建模之前,必須明確企業(yè)的業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)。 選擇合適的模型:根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析需求選擇合適的模型。例如,星型模型適用于簡(jiǎn)單的查詢(xún)和分析,而雪花模型適用于復(fù)雜的查詢(xún)和高度規(guī)范化的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)規(guī)范化與反規(guī)范化:在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,適度的
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