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- 大數(shù)據(jù)時代分析 內(nèi)容精選 換一換
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海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點: 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù),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(shù)據(jù),3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進行關聯(lián)分析。 解決方案:來自:百科以為不同角色、不同權(quán)限、不同數(shù)據(jù)類型執(zhí)行不同的脫敏方案,從而確保返回的數(shù)據(jù)可用而安全。下圖為一個簡單的靜態(tài)脫敏和動態(tài)脫敏示例,可以看出兩者的不同。 GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)脫敏功能,摒棄業(yè)務應用層脫敏依賴性高、代價大等痛點,將數(shù)據(jù)脫敏內(nèi)化為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品自身的安全能力,提供了來自:百科
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分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏,為企業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群:面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會大眾和高校師生 培訓方案:結(jié)合華為云服務搭建基于流計算的可視化平臺 技術能力:了解流計算的關來自:專題新能源車的數(shù)據(jù)分析場景 當前新能源車都已聯(lián)網(wǎng),并且高頻持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到云端,如何對這些數(shù)據(jù)進行高效的管理和分析是車企面臨的一個重要課題。通過使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務,可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車大數(shù)據(jù)分析平臺。 優(yōu)勢 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務作為整合了數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)來自:百科
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【業(yè)務遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各業(yè)務數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),實現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析; 結(jié)合BI工具,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲,統(tǒng)一分析,支持客戶實現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;來自:百科數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫_免費mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自:專題
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