- 多維度數(shù)據(jù)倉庫概念模型 內(nèi)容精選 換一換
-
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建 數(shù)據(jù)倉庫 、數(shù)據(jù)倉庫on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉庫 on 云主機(jī) 購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。來自:百科LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 成本效益高 成功降低生產(chǎn)成本,商品性價(jià)比極高,以較低價(jià)格獲得高質(zhì)量商品,提高滿意度。 成功降低生產(chǎn)成本,商品性價(jià)比極高,以較低價(jià)格獲得高質(zhì)量商品,提高滿意度。 企業(yè)BI系統(tǒng) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 產(chǎn)品介紹 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):為中小企業(yè)提供智能數(shù)據(jù)分析解決方案來自:專題
- 多維度數(shù)據(jù)倉庫概念模型 相關(guān)內(nèi)容
-
API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用來自:專題,并且可以長期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理,提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。 日志查詢與實(shí)時(shí)分析 對(duì)采集的日志數(shù)據(jù),可以通過關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等來自:專題
- 多維度數(shù)據(jù)倉庫概念模型 更多內(nèi)容
-
傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢 時(shí)間:2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 。基于華為GaussD來自:百科通過年度的整體 數(shù)據(jù)治理 成熟度評(píng)估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行的計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃的過程中,利用季度性實(shí)施的數(shù)據(jù)治理評(píng)分卡,針對(duì)性地監(jiān)測度量各業(yè)務(wù)/IT部門的數(shù)據(jù)治理情況,持續(xù)推進(jìn)各部門的數(shù)據(jù)治理水平提升,進(jìn)而提高整體數(shù)據(jù)治理成熟度。 年度進(jìn)行的整體來自:專題互式查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)四大場景,根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉集市。湖倉一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問題,進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度,降低了跨湖倉來回ETL的時(shí)延。 華為云Stack FusionInsight MRS 云原生數(shù)據(jù)湖讓數(shù)據(jù)走上“高速”路 華為在湖倉一體早有布來自:百科為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 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)信息供決策者參考。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(gè)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)來自:專題文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對(duì)的相似度,可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對(duì)的相似度,可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自:專題時(shí)序分析異常檢測,支持多種時(shí)序異常類型的檢測告警,異??梢暬庇^展示,方便運(yùn)維人員識(shí)別異常,告警策略設(shè)置簡單,無需機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)背景。 采用多維時(shí)序預(yù)測算法,利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測準(zhǔn)確度,相比傳統(tǒng)預(yù)測算法準(zhǔn)確度提升50%,訓(xùn)練及預(yù)測時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘,可應(yīng)用于實(shí)時(shí)預(yù)測場景 低成本存儲(chǔ) 自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)來自:專題實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自:百科
- 【商務(wù)智能】數(shù)據(jù)倉庫 ( 多維數(shù)據(jù)模型 | 多維數(shù)據(jù)分析 )
- 漫談數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)管理
- C語言進(jìn)階教程(多維指針和多維數(shù)組)
- torch 多維topk
- pytorch多維篩選
- PHP 多維數(shù)組
- 【云駐共創(chuàng)】華為大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái) DataFactory 行業(yè)應(yīng)用典型案例
- 【C 語言】數(shù)組 ( 多維數(shù)組本質(zhì) | 步長角度 理解 多維數(shù)組本質(zhì) )
- C語言學(xué)習(xí)第24篇---多維數(shù)組和多維指針
- python多維數(shù)組篩選