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- etl數(shù)據(jù)倉庫圖 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實時整合,及時對經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強型ETL+實時BI分析 實時數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實時數(shù)據(jù)分析。 圖4實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、來自:百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫 時間:2020-10-29 10:44:13 存儲大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House,對于運營商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)上分析客戶,做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢來自:百科
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來自:百科。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計算使用來自:百科
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來自:百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析 時間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強型ETL和實時BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點: 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實時數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來自:百科一體是最佳解決方案。 湖倉一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢,旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對數(shù)來自:百科數(shù)據(jù)儀表盤是一種用來顯示企業(yè)的當(dāng)前關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)的 數(shù)據(jù)可視化 工具。儀表盤通常會把多個關(guān)鍵績效指標(biāo)和相關(guān)圖表匯總到一塊展示,是一種向經(jīng)營決策者快速傳遞當(dāng)前經(jīng)營狀況的有效手段。通常情況下,儀表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)中通過查詢實時提取出來的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析來自:百科
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