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- 邏輯數(shù)據(jù)倉庫gartner 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用 數(shù)據(jù)倉庫 ？ 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)信息供決策者參考。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(yùn)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(jì)來自：專題好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題
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使用 DLI 進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云 數(shù)據(jù)湖探索 、數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)以及永洪BI來分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特征，可為營銷決策、廣告推薦、信用評級、品牌監(jiān)控、用戶行為預(yù)測提供高質(zhì)量的信息。 利用華為云 數(shù)據(jù)湖 探索、數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)以及永洪BI來分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特征，可為營銷決策來自：專題數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自：專題
- 邏輯數(shù)據(jù)倉庫gartner 更多內(nèi)容
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發(fā)與智能化應(yīng)用的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。如何高效、便捷地將AI與低代碼平臺融合廣泛應(yīng)用到各個業(yè)務(wù)場景，成為企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵所在。 據(jù)Gartner預(yù)測2029年全球80%的企業(yè)將使用低代碼平臺開發(fā)核心應(yīng)用，AI增強(qiáng)開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 然而，在實(shí)際智能化開發(fā)過程中，企業(yè)往往面臨以下困難：來自：百科![]()
總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年：華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新，Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫開始在工商銀行上線，逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)產(chǎn)品 2016年：華為高斯部啟動分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作 201來自：專題![]()
1小時達(dá)到平均人員效率 l 不改變倉庫存儲容積率 l 補(bǔ)貨快：一托到位，完成補(bǔ)貨，不增加補(bǔ) 貨成本 ③靈 最彈性 l 支持倉儲網(wǎng)絡(luò)靈活調(diào)整和擴(kuò)張： ü 多業(yè)務(wù)邏輯實(shí)時切換：邊揀邊分、先揀后分、邊揀邊包 ü 即搬即用，零成本遷移：搬倉后，1周內(nèi)AMR恢復(fù)使用 ü 支持多庫區(qū)、跨庫區(qū)實(shí)時調(diào)用AMR l來自：云商店![]()
拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務(wù)等，支持本地 CS V、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。 大 數(shù)據(jù)可視化 平臺的架構(gòu) DLV 的產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示：來自：專題![]()
總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年：華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新，Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫開始在工商銀行上線，逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)產(chǎn)品 2016年：華為高斯部啟動分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作 201來自：專題![]()
全場景低代碼平臺，讓所想即所得 近日，在Gartner發(fā)布 《Magic Quadrant™ for Enterprise Low-Code Application Platforms》的報(bào)告中，華為作為中國唯一廠商入選了該象限。事實(shí)上，這已經(jīng)是華為云Astro低代碼平臺連續(xù)兩年入選Gartner企業(yè)低代碼應(yīng)用平臺魔力象限。來自：百科![]()
華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （MRS），MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架，提供了一系列的工具，可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。來自：專題![]()
Each節(jié)點(diǎn)使用介紹 熱銷 當(dāng)您進(jìn)行作業(yè)開發(fā)時，如果某些任務(wù)的參數(shù)有差異、但處理邏輯全部一致，在這種情況下您可以通過For Each節(jié)點(diǎn)避免重復(fù)開發(fā)作業(yè)。 當(dāng)您進(jìn)行作業(yè)開發(fā)時，如果某些任務(wù)的參數(shù)有差異、但處理邏輯全部一致，在這種情況下您可以通過For Each節(jié)點(diǎn)避免重復(fù)開發(fā)作業(yè)。 查看更多來自：專題![]()
8%的市場份額，占據(jù)中國本地部署市場國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫第一名，同時公有云市場數(shù)據(jù)庫份額在TOP5廠商中增速最快。 華為 云數(shù)據(jù)庫 入選Gartner魔力象限 Gartner發(fā)布2020年全球云數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告《Magic Quadrant for Cloud Database Management來自：專題![]()
在一天內(nèi)完成，幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢和邏輯等，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI通過拖拽快速生成分析報(bào)表，可以由沒有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成，新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可在一天內(nèi)完成，幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢和邏輯等，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI-中型企業(yè)版立即查看來自：專題![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自：百科![]()
腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
使用 函數(shù)工作流 FunctionGraph提供微服務(wù)Serverless化解決方案，對于低頻使用但資源占用大的微服務(wù)邏輯，拆分成獨(dú)立函數(shù)，常駐實(shí)例縮容到0；剩余微服務(wù)邏輯以Spring兼容方式函數(shù)化，實(shí)現(xiàn)快速冷啟動和彈性，常駐實(shí)例減半。 【客戶價(jià)值】 （1）MetaERP以前解決資源來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例，更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題
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