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- 大數據數據質量需求分析 內容精選 換一換
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云知識 數據庫設計需求分析的意義 數據庫設計需求分析的意義 時間：2021-06-02 09:49:24 數據庫 需求分析階段主要是收集信息并進行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個數據庫設計的基礎。是最困難，也可能最耗時的階段。需求分析沒做好，會導致整個數據庫設計重新返工。來自：百科云知識 數據庫需求分析的步驟和要求 數據庫需求分析的步驟和要求 時間：2021-06-02 09:54:57 數據庫 在做數據庫設計的需求分析時，在系統(tǒng)調研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調研 信息調研目標是明確所設計的數據庫中要存儲哪些數據，哪些數據來自：百科
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華為云計算 云知識 數據庫需求調查分析的方法 數據庫需求調查分析的方法 時間：2021-06-02 09:59:01 數據庫 需求調查的方法，包括但不限于： 1. 查看現有系統(tǒng)的設計文檔，報告； 2. 和業(yè)務人員座談； 3. 問卷調查； 4. 采集樣本數據（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析階段的數據字典 數據庫需求分析階段的數據字典 時間：2021-06-02 10:01:20 數據庫 在數據庫設計的需求分析階段，要求輸出數據字典。這里的數據字典是進行需求分析階段，數據收集和數據分析所獲得的成果。而不是某個數據庫產品中的DD（Data來自：百科![]()
數據治理中心DataArts Studio數據質量模塊支持對業(yè)務指標和數據質量進行監(jiān)控，數據質量可檢驗，幫助用戶及時發(fā)現數據質量問題。 免費注冊 立即購買 數據質量基本功能介紹 數據質量：可控可檢驗 數據質量模塊支持對業(yè)務指標和數據質量進行監(jiān)控，數據質量可檢驗，幫助用戶及時發(fā)現數據質量問題。 業(yè)務指標監(jiān)控來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計需求分析階段的任務 數據庫設計需求分析階段的任務 時間：2021-06-02 09:52:46 數據庫 數據庫設計需求分析階段的任務，包括： 1. 對用戶業(yè)務行為和流程進行調查，了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標，了解目前現存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析階段的數據字典包含什么 數據庫需求分析階段的數據字典包含什么 時間：2021-06-02 10:03:51 數據庫 數據字典是對數據的描述，不是數據本身。包括： 1. 數據項 數據項名稱，含義，數據類型，長度，取值范圍，單位，與其他數據項邏輯關系等。 是邏輯設計階段模型優(yōu)化的依據。來自：百科![]()
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圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦,以”數聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國大陸和中國港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機構、數據分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對象舉辦的大型數據創(chuàng)新類競賽。 大賽詳情地址： https://competition.huaweicloud.com/i來自：百科![]()
預。 大數據分析基礎課程 通過體系化的大數據培訓課程，可以幫助您快速完成學習覆蓋，讓您輕松了解大數據分析、大數據平臺應用、什么是大數據 大數據入門與應用 本次大數據培訓課程學習，我們首先從“什么是大數據”開始，到華為大數據解決方案介紹，接著分享華為大數據的應用案例，大數據技術學習來自：專題![]()
物聯網資產模型感知 物聯網數據分析服務是以物聯網資產模型為中心的分析服務，不同于公有云上的通用型大數據相關產品，物聯網數據分析服務與資產模型深度整合，在相關數據分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯網的模型數據，大大提升數據分析的效率。 一站式開發(fā)體驗 大數據開發(fā)技術門檻較高，而華為云物聯網來自：百科![]()
Insight BI支持實時的數據大屏展示，用戶可以將關鍵指標和數據以酷炫的方式展示在大屏上，實時監(jiān)控業(yè)務狀況，提高決策效率。綜上所述，UDESK Insight BI相比于其他BI產品具有敏捷的績效考核分析、自助式可視化分析能力、可交互的數據分析報告和實時的酷炫數據大屏等優(yōu)勢。 除了UDESK來自：專題![]()
費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯分析 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例來自：百科![]()
【業(yè)務遷移難】：現有數據庫種類多，業(yè)務遷移工作量大。 解決方案： 以數據倉庫服務DWS為核心，構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數據存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務數據庫數據，實現統(tǒng)一數據存儲和分析； 結合BI工具，實現數據可視化。 客戶價值： 數據統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實現綜合數據分析挖掘；來自：百科![]()
幫助物聯網數據開發(fā)者快速構建物聯網數據湖，開發(fā)者可通過標準SQL開發(fā)IoT數據分析任務，并輕松處理TB-EB級別物聯網大數據 數據湖：提供成本低廉的海量數據存儲能力，與物聯網 設備接入服務 無縫對接，快速接入物聯網數據源，并基于物聯網資產模型，對物聯網數據進行預處理，為數據分析做好準備 大數據分析：使用大數來自：百科![]()
海量數據的存儲、挖掘和分析能力。 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯分析案例 業(yè)務痛點： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數據，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務系統(tǒng)存儲3個月熱數據，3個月至2年歷史數據存儲于HDFS，現有系統(tǒng)對熱數據和歷史數據無法進行關聯分析。 解決方案：來自：百科![]()
決方案。 海量數據存儲分析的典型場景：PB級的數據存儲，批量數據分析，毫秒級的數據詳單查詢等 歷史數據明細查詢的典型場景：流水審計，設備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細化監(jiān)控等 海量行為日志分析的典型場景：學習習慣分析，運營日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務來自：專題![]()
企業(yè)OT數據治理： 業(yè)務挑戰(zhàn) 一個制造型企業(yè)在數字化轉型過程中會產生大量的OT域數據，但缺乏治理的OT數據使用門檻較高，對企業(yè)的價值有限。比如，OT數據往往數據質量較差，需要進行數據清洗；OT數據量可能非常大，存儲的成本高，數據挖掘的代價較大；OT數據時效性敏感，隨著時間的推移其價值迅速降低來自：專題
