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圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級,其數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級來自:百科IDC調(diào)研顯示,大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要務(wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出:超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時效性差、數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉一體是最佳解決方案。來自:百科
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來自:百科S)作為云上企業(yè)級 數(shù)據(jù)倉庫 ,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖來自:百科
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。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)算使用來自:百科
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