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  • 數(shù)據(jù)倉庫金融背景 內(nèi)容精選 換一換
  • 等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報(bào)表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市, 數(shù)據(jù)倉庫 。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)
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    專屬計(jì)算集群服務(wù) DCC 專屬計(jì)算集群(Dedicated Computing Cluster)為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨(dú)享,性能要求高的場景。用戶可申請獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 立即申請 1對1咨詢 [
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    來自:專題
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    華為云計(jì)算 云知識 華為云 GaussDB 助力金融及關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,獲獎多多 華為云GaussDB助力金融及關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,獲獎多多 時(shí)間:2023-11-02 14:01:09 隨著數(shù)字化時(shí)代的到來,金融及關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)也面臨著更高的數(shù)據(jù)需求
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    理能力。齊魯銀行則攜手 FusionInsight 打造應(yīng)用級雙活容災(zāi)大數(shù)據(jù)平臺,率先達(dá)到金融大數(shù)據(jù)安全容災(zāi)要求,并通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù)為全行營銷、運(yùn)營、風(fēng)控等條線系統(tǒng)提供全面的數(shù)字化支持。 在非金融領(lǐng)域,廣東移動基于FusionInsight應(yīng)對5G數(shù)據(jù)浪涌,建設(shè)規(guī)模超過2500節(jié)點(diǎn)
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    總規(guī)模達(dá)5000+節(jié)點(diǎn),支撐300+行內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用,日均承載批量計(jì)算作業(yè)數(shù)達(dá)30萬+,支撐行內(nèi)外金融數(shù)據(jù)服務(wù)。 某股份制銀行,早期采用批處理集群、數(shù)據(jù)分析集群、實(shí)時(shí)處理集群、數(shù)據(jù)倉庫4套集群,存在多集群建設(shè),管理維護(hù)復(fù)雜,人力填入代價(jià)高。 通過采用FusionInsight MR
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    GaussDB(DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級別認(rèn)證,是目前中國唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。 對于用戶在使用過程中因不確定因素所帶來風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對措施,能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無虞。
    來自:專題
    融合、智能化、云化的湖倉一體解決方案。方案包含 MRS 大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉庫 CSS 云搜索、 GES 圖計(jì)算、DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營等云服務(wù);支持大數(shù)據(jù)離線分析、實(shí)時(shí)流處理、實(shí)時(shí)檢索、交互查詢等常見大數(shù)據(jù)使用場景,為政府、金融、運(yùn)營商、大企業(yè)等政企客戶,提供建得快、存得省、用得好的 智能數(shù)據(jù)湖
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(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(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(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)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自:專題
    的利益。促進(jìn)整個(gè)金融行業(yè)數(shù)據(jù)上鏈,多方維護(hù),打破傳統(tǒng)金融行業(yè)各環(huán)節(jié)的壁壘,提高金融行業(yè)價(jià)值傳遞的效率,建立一個(gè)自由、平等、安全、可信、開放、共享的金融行業(yè)新生態(tài)。 四、改變與提升 TGIC是一個(gè)基于 區(qū)塊鏈 技術(shù)幫助傳統(tǒng)金融行業(yè)突破發(fā)展壁壘,打造安全、可信、共享的金融行業(yè)新生態(tài)的公有
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    永洪BI通過拖拽快速生成分析報(bào)表,可以由沒有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢和邏輯等,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI通過拖拽快速生成分析報(bào)表,可以由沒有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可
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    總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年:華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新,Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫開始在工商銀行上線,逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)產(chǎn)品 2016年:華為高斯部啟動分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作 201
    來自:專題
    企業(yè)搭建高效、規(guī)范、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺,滿足不斷增長的數(shù)據(jù)探索分析、新型圖分析、 可信計(jì)算 等需求。成功案例遍布金融、通信、交通等多個(gè)行業(yè),廣泛獲得客戶認(rèn)可。 金融領(lǐng)域,工商銀行攜手華為云FusionInsight共建大數(shù)據(jù)體系,采用湖倉一體技術(shù)支撐300+總行、分行及子公司的
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    應(yīng)用魔方 AppCube 告警監(jiān)控大屏應(yīng)用開發(fā) 告警監(jiān)控大屏應(yīng)用開發(fā) 實(shí)時(shí)音視頻 RTC 服務(wù)端API參考 服務(wù)端API參考 更多詳情 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) 分析正在執(zhí)行的SQL 分析正在執(zhí)行的SQL 更多詳情 華為HiLens 訂購 HiLens 產(chǎn)品 訂購HiLens產(chǎn)品
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    好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。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(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。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(shí)處理。
    來自:專題
    合了 數(shù)據(jù)湖 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(diǎn),將降低傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)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。 華為云FusionInsight已累計(jì)服務(wù)超過3500家泛企業(yè)客戶,其中,80%的TOP60金融客戶和70%
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