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海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù),耗時平均約1小時,全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù),3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案:來自:百科對產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)的管理 PLM系統(tǒng)是什么? 產(chǎn)品生命周期管理(PLM) 是整合了擴(kuò)展型企業(yè)中的數(shù)據(jù)、流程、業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及人員的信息管理系統(tǒng)。 PLM 軟件能夠讓您以經(jīng)濟(jì)高效的方式對產(chǎn)品整個生命周期(創(chuàng)意、設(shè)計(jì)和制造到維修及處理)的信息進(jìn)行管理。 華天軟件Inforcenter來自:專題
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隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。來自:專題新能源車的數(shù)據(jù)分析場景 當(dāng)前新能源車都已聯(lián)網(wǎng),并且高頻持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到云端,如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理和分析是車企面臨的一個重要課題。通過使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù),可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車大數(shù)據(jù)分析平臺。 優(yōu)勢 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)作為整合了數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)來自:百科
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【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲,統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;來自:百科云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時間:2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時,在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段,要求: 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標(biāo)是明確所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫中要存儲哪些數(shù)據(jù),哪些數(shù)據(jù)來自:百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 時間:2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫 需求調(diào)查的方法,包括但不限于: 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔,報(bào)告; 2. 和業(yè)務(wù)人員座談; 3. 問卷調(diào)查; 4. 采集樣本數(shù)據(jù)(如果條件允許)。 文中課程來自:百科華為云計(jì)算 云知識 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 時間:2021-03-12 14:59:24 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 1. 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ); 2. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理; 3. 按數(shù)據(jù)時效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化;來自:百科為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力: 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價值:了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念,通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展,用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借助大數(shù)據(jù)平臺服來自:專題云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級,來自:百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 時間:2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn): 統(tǒng)一分析入口:以GaussDB(DWS)的S來自:百科數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自:專題華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時間:2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)字典是對數(shù)據(jù)的描述,不是數(shù)據(jù)本身。包括: 1. 數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱,含義,數(shù)據(jù)類型,長度,取值范圍,單位,與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。來自:百科云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時間:2021-03-12 19:53:49 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲配置:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲能力,數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行。第一步對存儲進(jìn)行相關(guān)配置;來自:百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時間:2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù),包括: 1. 對用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查,了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標(biāo),了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題; 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開發(fā)范圍;來自:百科華為云計(jì)算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時間:2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含: 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對象,比如產(chǎn)線,樓層,設(shè)備,人等;來自:百科
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