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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB來自:百科。 數(shù)據(jù)建模 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系,通過規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模,自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分層體系,沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)公共層和主題庫,便于數(shù)據(jù)的流通、共享、創(chuàng)造、創(chuàng)新,提升數(shù)據(jù)使用效率,極大的減少數(shù)據(jù)冗余,混亂,隔離,不一致以及謬誤等。 DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)支持的數(shù)據(jù)建模方法有: 關(guān)系建模 關(guān)系建模是用實(shí)體關(guān)系(Entity來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自:百科類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自:百科及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界到機(jī)器世界的一個(gè)中間層次。數(shù)據(jù)庫概念模型用于信息世界的建模,是現(xiàn)實(shí)世界到信息世界的第一層抽象,是數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的有力工具,也是數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)人員和用戶之間進(jìn)行交流的語言。來自:百科從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle、Greenplum等。來自:百科智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境,降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻,幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。支持?jǐn)?shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、工作流編排等操作,輕松完成整個(gè)數(shù)據(jù)的處理分析流程。來自:百科市 DWS 云數(shù)據(jù)倉庫 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、IoT多場景 全場景部署:一套架構(gòu)支持多云部署,用戶體驗(yàn)一致 DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式:全鏈路數(shù)據(jù)治理工具,提效7倍+ 建模快:一鍵導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn),建模從月->天來自:百科基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive(數(shù)據(jù)倉庫),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺(tái),幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)來自:專題理解一旦確定下來,就應(yīng)作為企業(yè)層面的標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)內(nèi)被共同遵守。 模型設(shè)計(jì):應(yīng)用關(guān)系建模和維度建模的方法,進(jìn)行分層建模。 關(guān)系建模:基于關(guān)系建模,新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 維度建模:基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表。 指標(biāo)設(shè)計(jì):新建業(yè)務(wù)指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo),技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。來自:專題基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型,并對(duì)預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉儲(chǔ)周期,提升效率來自:百科(計(jì)劃類別) 根據(jù)項(xiàng)目計(jì)劃類型的不同,按照集團(tuán)總部的要求制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)模板,為項(xiàng)目計(jì)劃的新建提供依據(jù)。 創(chuàng)建模板時(shí),系統(tǒng)支持引用已有模板,自動(dòng)帶入模板中的任務(wù),方便創(chuàng)建。 (創(chuàng)建模板) 2、計(jì)劃在線提報(bào) 泛微協(xié)助企業(yè)通過流程方式,進(jìn)行部門、個(gè)人計(jì)劃填報(bào),計(jì)劃類別、內(nèi)容、工期、時(shí)間、執(zhí)來自:云商店
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