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- 數(shù)據(jù)分析建模數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科Insight BI數(shù)據(jù)分析 自助可視化分析 商品提供自助式可視化分析能力,用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式,直觀地查看和理解數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。 商品提供自助式可視化分析能力,用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式,直觀地查看和理解數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。來自:專題
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GaussDB (DWS)服務(wù)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(wù)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(yīng)有的價值。來自:百科
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(wù)的設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)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(shè)計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。來自:百科
Insight BI數(shù)據(jù)分析(H CS 版)的?一起來看看具體的場景。 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 提供實時的數(shù)據(jù)分析報告 助力企業(yè)高效決策的數(shù)據(jù)大屏 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 這款UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析(HCS版)產(chǎn)品具備強大的數(shù)據(jù)整合、清洗、建模與分析功能,能夠幫來自:專題
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。 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)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題
從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運營平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)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(wù),也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle、Greenplum等。來自:百科
市 DWS 云數(shù)據(jù)倉庫 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、IoT多場景 全場景部署:一套架構(gòu)支持多云部署,用戶體驗一致 DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式:全鏈路數(shù)據(jù)治理工具,提效7倍+ 建模快:一鍵導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn),建模從月->天來自:百科
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