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- 北京大數(shù)據(jù)行業(yè)分析 內(nèi)容精選 換一換
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探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施來自：百科品化，省時(shí)更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據(jù)分析軟件？ 制造工廠：紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè)；動力中心：鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場景可以部署數(shù)據(jù)分析軟件，升級為數(shù)字工廠，安全聲場，節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。來自：專題
- 北京大數(shù)據(jù)行業(yè)分析 相關(guān)內(nèi)容
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基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造，比如，智慧倉儲中的智能調(diào)度。 然而，通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐，在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因，影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)效率。因此，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，來自：百科捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科
- 北京大數(shù)據(jù)行業(yè)分析 更多內(nèi)容
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入GaussDB(DWS)。來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 時(shí)間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
產(chǎn)品質(zhì)量。OEE管理分析功能可以基于生產(chǎn)過程和質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和機(jī)器利用率的智能分析，通過簡潔的圖表展示，幫助企業(yè)了解生產(chǎn)狀況并進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取分析。通過使用Ai-MES 2.0，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的全面管理和持續(xù)改進(jìn)，提升產(chǎn)品質(zhì)量，滿足客戶需求。 提高生產(chǎn)效率來自：專題![]()
松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 定制化服務(wù)：深拓BI系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。6. 實(shí)時(shí)分析：深拓BI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)及時(shí)了解業(yè)務(wù)情況，做出快速決策。7. 安全性：深拓BI系統(tǒng)具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，可以保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全。8來自：專題![]()
存儲后進(jìn)行分析，分析引擎基于資產(chǎn)模型理解數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)分析、時(shí)序分析和離線分析。此外，針對行業(yè)用戶，IoT數(shù)據(jù)分析后還提供了行業(yè)分析套件，包括智慧物流行業(yè)、新能源車分析行業(yè)等。分析后的數(shù)據(jù)，可以協(xié)同AI平臺利用，也可以開發(fā)給第三方應(yīng)用或華為云其他服務(wù)。數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)如下圖所示。 離線分析來自：百科![]()
自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計(jì)算的需求。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 時(shí)間：2021-04-29 11:25:48 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案：讀寫分離，分布式架構(gòu) 行業(yè)痛點(diǎn)： 1、穩(wěn)定性：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)大多是一主多從，主從庫均依賴DNS域名做來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_汽車行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_汽車行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 時(shí)間：2021-04-29 15:27:23 汽車行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案：業(yè)務(wù)復(fù)雜，數(shù)據(jù)種類多樣，多數(shù)據(jù)庫協(xié)同 行業(yè)痛點(diǎn)： 1、數(shù)據(jù)類型多樣，需要自己維護(hù)多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，維護(hù)成本高。來自：百科![]()
云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_金融行業(yè)解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_金融行業(yè)解決方案 時(shí)間：2021-04-29 15:16:09 金融行業(yè)解決方案：數(shù)據(jù)敏感，安全合規(guī)，異地容災(zāi) 行業(yè)痛點(diǎn)： 1、需要金融專屬區(qū)實(shí)現(xiàn)資源隔離、異地災(zāi)備保障可用性、 數(shù)據(jù)存儲高可用一致性保證數(shù)據(jù)0丟失，滿足監(jiān)管要求。來自：百科![]()
成本 充分數(shù)據(jù)挖掘：盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息 提升處理效率：面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處理性能 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等）來自：百科![]()
圖引擎服務(wù)為您提供向?qū)?、簡單易用的可視化圖分析界面，所見即所得：支持Gremlin查詢語言、Cypher查詢語言，兼容您的使用習(xí)慣。 查詢分析一體化 查詢分析一體化，圖引擎服務(wù)為您提供豐富的圖分析算法，為關(guān)系分析、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù)提供多樣的分析能力。 查詢分析一體化，圖引擎服務(wù)為您提供豐富的圖分析算法，為關(guān)系分析、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù)提供多樣的分析能力。來自：專題![]()
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文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 如何進(jìn)行備份恢復(fù)？ 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)支持通過設(shè)置自動備份策略或創(chuàng)建手動備份，對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行備份。當(dāng)數(shù)據(jù)庫故障或數(shù)據(jù)損壞時(shí)，可以通過已有的備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫，從而保證數(shù)據(jù)可靠性。 熱銷云數(shù)據(jù)庫類型 了解更多云數(shù)據(jù)庫請前往云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品總覽，更多活動請前往云數(shù)據(jù)專場 云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲 MRS支持結(jié)來自：專題
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