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- 多維度數據倉庫 內容精選 換一換
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通過年度的整體 數據治理 成熟度評估,了解各維度數據治理現狀,并制定可操作性目標,分析差距,制定切實可行的計劃,在推進落實計劃的過程中,利用季度性實施的數據治理評分卡,針對性地監(jiān)測度量各業(yè)務/IT部門的數據治理情況,持續(xù)推進各部門的數據治理水平提升,進而提高整體數據治理成熟度。 年度進行的整體來自:專題互式查詢和機器學習四大場景,根據上層業(yè)務建設多樣性數倉集市。湖倉一體避免了煙囪式割裂建設導致的效率問題,進一步降低多技術平臺導致的運維復雜度,降低了跨湖倉來回ETL的時延。 華為云Stack FusionInsight MRS 云原生 數據湖 讓數據走上“高速”路 華為在湖倉一體早有布來自:百科
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為什么要使用 數據倉庫 ? 數據倉庫主要適用于企業(yè)數據的關聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數據背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數據發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數據聚合和關聯(lián)的復雜查詢。 使用數據倉庫,通過某個數據轉換(ETL)的過程,業(yè)務運營數據庫的數據可以被拷貝到數據倉庫中供分析計來自:專題文字轉換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 文本分析來自:專題
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