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從日常運(yùn)營(yíng)到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過(guò)處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識(shí)別新的經(jīng)營(yíng)機(jī)會(huì),構(gòu)建市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)用戶通過(guò)商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析,展示和傳播,進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測(cè)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),通過(guò)包括報(bào)表展示,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)發(fā)掘,預(yù)測(cè)來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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全、智能地管理數(shù)據(jù)庫(kù)。 GaussDB 默認(rèn)開(kāi)通 DAS 連接權(quán)限。 內(nèi)網(wǎng)連接 當(dāng)應(yīng)用部署在 彈性云服務(wù)器 上,且該彈性云服務(wù)器與GaussDB實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時(shí),建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器與GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過(guò)內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問(wèn)GaussDB實(shí)例時(shí),來(lái)自:專題來(lái)自:百科
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? 應(yīng)用場(chǎng)景: 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 遷移 為什么GaussDB(DWS) 的性能在極端場(chǎng)景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)好 數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)? LibrA、GaussDB A與GaussDB(DWS) 是什么關(guān)系? 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時(shí)入庫(kù)到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 時(shí)間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù),是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化來(lái)自:百科購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)庫(kù)安全服務(wù)實(shí)例配置VPC參數(shù),必須與Agent安裝節(jié)點(diǎn)(應(yīng)用端或數(shù)據(jù)庫(kù)端)所在的VPC保持一致。否則,將導(dǎo)致Agent與審計(jì)實(shí)例之間的網(wǎng)絡(luò)不通,無(wú)法使用數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì) 快速配置數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì) 購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)實(shí)例后,您需要將待審計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)添加到數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)實(shí)例中,并在數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)端或應(yīng)用端安來(lái)自:專題【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;來(lái)自:百科持。 優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)遷移 多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取來(lái)自:百科上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自:百科B發(fā)展到TB,再到今天的PB級(jí)別,但分析系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論來(lái)自:百科
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