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- 數(shù)據(jù)倉庫集市挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科
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[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科系統(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)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科
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ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
可存入對象存儲服務 OBS ，通過流查詢，交互式查詢等方式，對數(shù)據(jù)進行挖掘和批處理和批計算。同時以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務 為基礎，提供一站式大數(shù)據(jù)平臺解決方案，一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和價值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺，并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、ROMA平臺、 數(shù)據(jù)湖 工廠來自：百科![]()
。企業(yè)使用標準SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計算分析，挖掘和探索數(shù)據(jù)價值 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Express將查詢分析擴展至數(shù)據(jù)湖?；谌A為GaussDB產(chǎn)品的云來自：專題![]()
多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進行預測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合Python對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
運營能力。 優(yōu)勢 多種云服務作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫云服務，也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建來自：百科![]()
利用率達86%，數(shù)據(jù)利用率將劇增至80%，全球年數(shù)據(jù)增量將快速增長到2025年的180ZB，全球數(shù)字經(jīng)濟GDP將達23萬億美金。數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料，智能成為新生產(chǎn)力，要充分挖掘數(shù)據(jù)經(jīng)濟價值，企業(yè)需要構(gòu)建領先的數(shù)據(jù)基礎設施，從而打通數(shù)據(jù)供應全流程，使能數(shù)據(jù)與業(yè)務全連接，提升業(yè)務敏捷性。對數(shù)據(jù)的加工處理通常包括“采-來自：百科![]()
放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務，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)、云計算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之擴大，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，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合Python對來自：專題![]()
use架構(gòu)，將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢融合在一起，提供了高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)和低資源占用。這種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉割裂導致的系統(tǒng)間復雜度，并減少了在湖、倉、AI開發(fā)之間來回遷移數(shù)據(jù)的工作。此外， FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖還提供了多樣的數(shù)據(jù)集市，如 GES 圖引擎、 MRS來自：百科![]()
Studio 數(shù)據(jù)治理中心 服務。 華為云FusionInsight旨在為企業(yè)客戶搭建領先的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺，采用領先的Lakehouse架構(gòu)，融合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)優(yōu)勢，具有高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)和資源占用少的特點，將降低傳統(tǒng)湖倉割裂導致的系統(tǒng)間復雜度，并減少在湖、倉、AI開發(fā)之間來回搬遷數(shù)據(jù)的工作。來自：百科![]()
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，支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。MRS同時支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個架構(gòu)實現(xiàn)離線、實時、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智來自：專題![]()
車聯(lián)網(wǎng)場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 在車聯(lián)網(wǎng)領域，云計算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強大的分析挖掘能力，可以幫助企業(yè)和車隊管理者更加科學、便捷地進行車輛 數(shù)據(jù)管理 與分析。 在車聯(lián)網(wǎng)領域，云計算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強大的分析挖掘能力，可以幫助企業(yè)和車隊管理者更加科學、便捷地進行車輛數(shù)據(jù)管理與分析。 使用 DLI 進行車聯(lián)網(wǎng)場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析來自：專題![]()
到PB級。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實現(xiàn)價值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題。 優(yōu)勢 提供地理專業(yè)算子：支持全棧Spark能力，具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子，來自：百科![]()
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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題
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