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  • 多維數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論 內(nèi)容精選 換一換
  • 成目標(biāo)。 (1)支持多種類型組織的管理 l 支持科層制組織管理 科層制理論是韋伯提出的有關(guān)組織結(jié)構(gòu)的經(jīng)典理論。根據(jù)這一理論可建立一個(gè)合理的結(jié)構(gòu),發(fā)展一些有效的指導(dǎo)原則,確保一個(gè)組織有序、高速地運(yùn)轉(zhuǎn)。運(yùn)用這一理論,可以使無(wú)序、無(wú)效率的組織變?yōu)橛行颉⒏咝н\(yùn)轉(zhuǎn)的組織。這些指導(dǎo)原則涉及勞
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    數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。
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  • 多維數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論 相關(guān)內(nèi)容
  • 等級(jí)別的內(nèi)容)、時(shí)間維度(其中包括年度、季度、月度等級(jí)別的內(nèi)容)。 原子指標(biāo) 原子指標(biāo)中的度量和屬性來(lái)源于多維模型中的維度表和事實(shí)表,與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對(duì)象保持一致,與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。原子指標(biāo)中僅含有唯一度量,所含其它所有與該度量、該業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的屬性,旨在用于支撐指標(biāo)的敏捷自助消費(fèi)。
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    邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),這種轉(zhuǎn)換要符合關(guān)系數(shù)據(jù)模型的原則,得到的就是邏輯數(shù)據(jù)模型。 這個(gè)階段主要的工作就是確定關(guān)系模型里面的屬性和碼(或者說(shuō)主鍵)。
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  • 多維數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 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) 時(shí)間:2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、安全
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
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    動(dòng)化、無(wú)紙化、數(shù)字化的辦公平臺(tái)。 了解詳情 云市場(chǎng)免費(fèi)試用中心 0元體驗(yàn) 最新文章 科研項(xiàng)目管理用OA,全過(guò)程、多維度科學(xué)化管理-下 科研項(xiàng)目管理用OA,全過(guò)程、多維度科學(xué)化管理-上 泛微推出工程 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái):精準(zhǔn)分析直擊薄弱環(huán)節(jié),全面提升管理 大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-下
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)和智能應(yīng)用系統(tǒng)的核心技術(shù)之一和重要基礎(chǔ)。其發(fā)展特點(diǎn)主要有以下三個(gè)方面: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展集中表現(xiàn)在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上。 數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分,數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。
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    Cassandra接口完全兼容開(kāi)源Cassandra的查詢接口、驅(qū)動(dòng)程序和開(kāi)發(fā)工具 性能卓越 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB Cassandra接口解決長(zhǎng)尾時(shí)延問(wèn)題,提供倒排索引、多維查詢、文本檢索等能力 極致可靠 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Cassandra接口具有企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)強(qiáng)一致,并提供故障重構(gòu)和備份恢復(fù)的能力 便捷管理
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在API設(shè)計(jì)時(shí)主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計(jì)API的請(qǐng)求體或響應(yīng)內(nèi)容時(shí),開(kāi)發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時(shí)復(fù)用。此外,還提供在數(shù)據(jù)模型的文檔頁(yè)面直觀查看所有
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    網(wǎng)、游戲等領(lǐng)域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景 兼容Cassandra接口 支持寬列數(shù)據(jù)模型。基于計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu),使其擁有超強(qiáng)寫入性能,適用于IoT、實(shí)時(shí)推薦、金融反欺詐檢測(cè)等場(chǎng)景
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    策 優(yōu)勢(shì) 有效管理醫(yī)療資源 實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),幫助醫(yī)療管理者更好地掌握醫(yī)療資源的使用情況、優(yōu)化資源分配等 多維度分析 幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)將各種數(shù)據(jù)維度(如醫(yī)院、科室、醫(yī)生、病人等)進(jìn)行多維度的匯總和分析,深入挖掘和分析數(shù)據(jù),從而對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行全面的把握 數(shù)據(jù)監(jiān)控場(chǎng)景 數(shù)據(jù)中心 云監(jiān)控
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    針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法,
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    物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說(shuō)明書; 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????????????
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    四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。
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    17:46:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 RDF數(shù)據(jù)模型(resource description framework) RDF(resource description framework)模型又稱為資源描述框架,本質(zhì)上是一個(gè)數(shù)據(jù)模型,它提供了一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)描述Web 上的資源,所謂的資源可以是指類(class)、
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    GaussDB (DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施,能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。
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    什么是ModelArts 如何訪問(wèn)ModelArts ModelArts與其它服務(wù)的關(guān)系 ModelArts支持的AI框架 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 如何訪問(wèn)GaussDB(DWS) Oracle、Teradata和MySQL語(yǔ)法兼容性差異 快速創(chuàng)建DWS集群并導(dǎo)入數(shù)據(jù)
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總條數(shù):105