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應用于BI；數(shù)據(jù)平臺：除傳統(tǒng)BI應用外，更多融入了和人工智能算法的交互和實現(xiàn)；價值上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務價值過程的中間層。數(shù)據(jù)中臺將數(shù)據(jù)生產為一個個數(shù)據(jù) API 服務，以更高效的方式為業(yè)務提供服務。數(shù)據(jù)倉庫：存儲的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
集成，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
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)網早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實時展示出來給用戶。
（L）：將轉換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中，以便進一步處理。 數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫充當中央存儲庫，用于存儲經過清理和組織的數(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。
選擇“主題管理” > “主題”。進入主題頁面。在主題頁面，單擊“創(chuàng)建主題”。在“主題名稱”框中，輸入主題名稱，在“顯示名”框中輸入相關描述，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)會自動生成主題URN，主題URN是主題的唯一資源標識，不可修改。新創(chuàng)建的主題將顯示在
GaussDB 和 云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS) 有什么區(qū)別
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
在數(shù)據(jù)倉庫平臺建設過程中，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，業(yè)務規(guī)則的實現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會以ETL任務的方式實現(xiàn)。 構建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實施的一個非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺建設過程中搭建一個完整、標準的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺建設的基礎性目標之一。ET
Support)。 一、行為域ODS層詳細設計 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)結構保持完全一致 存儲周期：相對來說，存儲周期較短；視數(shù)據(jù)規(guī)模，增長速度，以及業(yè)務的需求而定；對于埋點日志數(shù)據(jù)ODS層存儲，通?？梢赃x擇3個月或者半年；
統(tǒng)解決方案，交易和BI相互獨立。交易平臺采用分布式中間件+單機版數(shù)據(jù)庫搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強一致性能力，在同一時刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準確的，為銷售對單帶來極大困難。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ETL工具時隔數(shù)小時后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實時分析，
題： 數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進行讀取操作，會讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲數(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，字段類型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉庫構建 主要特征 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是相當長的時間歷史數(shù)據(jù)的內容 數(shù)據(jù)倉庫中一般有
成服務和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉庫其實更多的聚焦于分析層，但是整個BI項目的核心之一。分析層包括了對商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對可視化數(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)務種類多樣性來綜合設計。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中
標數(shù)據(jù)庫。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，調研每個模塊需要遷移的數(shù)據(jù)，方法類似“元數(shù)據(jù)遷移”，不再贅述。 2.3.6.5. 數(shù)據(jù)核驗方案2.3.6.5.1. 數(shù)據(jù)核驗目標數(shù)據(jù)檢核的目標主要有：據(jù)核驗的目標是比對新平臺的業(yè)務數(shù)據(jù)與原平臺的業(yè)務數(shù)據(jù)一致。為了達到以上目標，需要考慮以下幾個方面：•
數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計
<align=left><align=left>思考：沒有數(shù)據(jù)倉庫，我們也能完成數(shù)據(jù)分析任務。那么，建設數(shù)據(jù)倉庫的理由是什么？</align><b>如果直接從業(yè)務數(shù)據(jù)庫取數(shù)據(jù)</b><align=left>沒有數(shù)據(jù)倉庫時，我們需要直接從業(yè)務數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)來做分析。業(yè)務數(shù)據(jù)庫主要是為業(yè)務操作服務，雖然可以用
根據(jù)業(yè)務特點，提煉出若干“主題”(電商系統(tǒng)可以劃分：活動主題、訂單主題、用戶主題、商品主題) 然后，區(qū)分每一個主題中的事實表[由用戶的某個行動不斷產生數(shù)據(jù)的表]、維度表[是對事實的一種描述] 張三是一個河南省鄭州人，在京東平臺上購買了一部華為手機 [維度建模] 按照維度建模的思想，按各主題，將核心事實表關聯(lián)需要的維度表，得到寬表
鏈管理。 數(shù)據(jù)倉庫建模的最佳實踐 明確業(yè)務需求：在建模之前，必須明確企業(yè)的業(yè)務需求和分析目標。 選擇合適的模型：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析需求選擇合適的模型。例如，星型模型適用于簡單的查詢和分析，而雪花模型適用于復雜的查詢和高度規(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)倉庫中，適度的
該API屬于SMN服務，描述: 刪除主題。接口URL: "/v2/{project_id}/notifications/topics/{topic_urn}"
該API屬于DataArtsStudio服務，描述: 刪除主題。接口URL: "/v2/{project_id}/design/subjects"
自底向上，與OSI類似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲層、資源管理與服務協(xié)調層、計算引擎層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)可視化層。 第二個用途是面向主題：我們把四面八方的數(shù)據(jù)都拿到了，那怎樣組織這些數(shù)據(jù)呢？換句話說，產品丟了一個又一個的需求過來，我們
