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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的etl過(guò)程 內(nèi)容精選 換一換
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，建立多維度的預(yù)算模式。 將科研項(xiàng)目預(yù)算經(jīng)費(fèi)寫(xiě)入財(cái)務(wù)共享的成本中心，根據(jù)組織內(nèi)的崗位、費(fèi)用類(lèi)型、經(jīng)費(fèi)來(lái)源的不同，建立不同的費(fèi)用定額額度，通過(guò)定額進(jìn)行費(fèi)用控制。 ?科研項(xiàng)目付款管理 根據(jù)客戶(hù)財(cái)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)了合同、發(fā)票、項(xiàng)目驗(yàn)收單據(jù)、付款審批（當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)）四類(lèi)流程的協(xié)同。 通過(guò)流程引擎，系統(tǒng)中記錄了科研經(jīng)費(fèi)使用記錄：來(lái)自：云商店安全可靠的在線(xiàn) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶(hù)痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶(hù)本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢(xún)性能下降； 【業(yè)務(wù)來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的etl過(guò)程 相關(guān)內(nèi)容
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庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿(mǎn)足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶(hù)痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科VPC路由表配置錯(cuò)誤引起的，可以通過(guò)以下方法重新配置VPC路由表。 1、找到VPC對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)關(guān)聯(lián)的路由表。 2、查看路由表是否有到NAT網(wǎng)關(guān)的路由，如果不包含，請(qǐng)?zhí)砑訉?duì)應(yīng)的路由。 3、如果用戶(hù)自行修改到公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)的路由，請(qǐng)確保路由的目的地址包含待訪(fǎng)問(wèn)的目的地址。 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)是否支持更換VPC？來(lái)自：專(zhuān)題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的etl過(guò)程 更多內(nèi)容
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流傳給企業(yè)外的人？ 3.逐個(gè)設(shè)置文件或團(tuán)隊(duì)的分享范圍太麻煩，希望能一鍵禁止文件對(duì)企業(yè)外的人分享？ 面向企業(yè)管理者，WPS云文檔系統(tǒng)(SaaS版)提供禁止企業(yè)文檔分享到企業(yè)外的設(shè)置功能。 既能滿(mǎn)足企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作場(chǎng)景，同時(shí)也能夠控制企業(yè)文檔的分享傳播范圍，防止企業(yè)文檔通過(guò)分享外泄。 一、功能入口來(lái)自：云商店![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 數(shù)據(jù)類(lèi)型 數(shù)據(jù)類(lèi)型是一組值的集合以及定義在這個(gè)值集上的一組操作。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 是由表的集合組成的，而各表中的列定義了該表，每一列都屬于一種數(shù)據(jù)類(lèi)型， GaussDB 根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型有相應(yīng)函數(shù)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行操作，例如GaussDB可對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行加、減、乘、除操作。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
知識(shí)產(chǎn)權(quán)是技術(shù)創(chuàng)新的重要激勵(lì)要素，也是科研機(jī)構(gòu)以及其他以科研為導(dǎo)向的企業(yè)開(kāi)拓與占領(lǐng)市場(chǎng)的重要競(jìng)爭(zhēng)力，可以及時(shí)將技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。規(guī)范管理科研機(jī)構(gòu)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、專(zhuān)利、專(zhuān)有技術(shù)、科技論文、著作權(quán)等成果，是科研管理的重要一環(huán)。 泛微OA協(xié)助科研院所客戶(hù)，從知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科研項(xiàng)目管理、技術(shù)交流、數(shù)據(jù)字典、來(lái)自：云商店![]()
云邊協(xié)同，模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu)： 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型，一致體驗(yàn)，去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK，邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯，增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，達(dá)到去ETL化的效果，可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來(lái)自：百科![]()
區(qū)域建立的股權(quán)投資、基金管理及資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理平臺(tái)，旗下下轄物業(yè)、商管、酒店管理、投資等多家分子公司。 如何有效提高公司旗下龐大資產(chǎn)的管理效率和水平，是武漢中央?yún)^(qū)運(yùn)營(yíng)發(fā)展有限公司所關(guān)注的重點(diǎn)。 結(jié)合實(shí)際情況和業(yè)務(wù)體系，泛微協(xié)助中央商務(wù)區(qū)運(yùn)營(yíng)發(fā)展有限公司搭建了租賃業(yè)務(wù)一體化的管理平臺(tái)，來(lái)自：云商店![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢(xún)。 客戶(hù)價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
0000+屬性的數(shù)據(jù)字典，降低用戶(hù)使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門(mén)檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期，保證數(shù)據(jù)入湖安全 提供租戶(hù)隔離、 數(shù)據(jù)加密 傳輸、加密存儲(chǔ)、秘鑰用戶(hù)自管理，以及溯源管理等能力，保障用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的控制權(quán)，屏蔽非授權(quán)用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的非法訪(fǎng)問(wèn) 模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)模型，DC來(lái)自：百科![]()
WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪(fǎng)問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
敏捷BI有著“投入小、見(jiàn)效快”的特征，通過(guò)如“管理者駕駛艙”、“ 數(shù)據(jù)可視化 大屏”、“自服務(wù)數(shù)據(jù)分析”等，使企業(yè)管理者和業(yè)務(wù)人員快速看到數(shù)字化成效。 永洪BI認(rèn)為，真正的敏捷BI，是“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”工具，這是對(duì)傳統(tǒng)BI痛點(diǎn)的總結(jié)和未來(lái)趨勢(shì)的判斷。 為了進(jìn)一步提升產(chǎn)品敏捷來(lái)自：云商店![]()
據(jù)輸入系統(tǒng)的過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 例如在梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，智能電梯的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)傳入到 MRS 的流式集群中進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。 圖3梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低時(shí)延流式處理場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集：利用Flume實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并提供豐富的采集和存儲(chǔ)連接方式。 海量的數(shù)據(jù)源接入：來(lái)自：百科![]()
gres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢(xún)速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持存儲(chǔ)過(guò)程，Gaus來(lái)自：百科![]()
19:03:03 Presto是一個(gè)開(kāi)源的用戶(hù)交互式分析查詢(xún)的SQL查詢(xún)引擎，用于針對(duì)各種大小的數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互式分析查詢(xún)。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢(xún)等場(chǎng)景。 Presto允許查詢(xún)的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
用戶(hù)數(shù)，以滿(mǎn)足不同企業(yè)的需求。 蘇州峰之鼎信息科技有限公司是一家專(zhuān)注于垂直行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案的企業(yè)，我們的產(chǎn)品LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是我們的核心產(chǎn)品之一。我們的團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自于國(guó)內(nèi)外知名IT企業(yè)，擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。我們致力于為中小企業(yè)提供一站式的數(shù)字中臺(tái)解決方案和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
快捷套用檢驗(yàn)?zāi)０?，通過(guò)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)指定格式打印報(bào)告，并保證化學(xué)符號(hào)的顯示，使整個(gè)檢驗(yàn)過(guò)程更加快捷方便。 實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢檢驗(yàn)工作的任務(wù)下達(dá)，檢測(cè)，提醒，反饋，打印，查詢(xún)的全程電子化管理，提升部門(mén)工作效率； 檢驗(yàn)任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化管控，減少檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的查詢(xún)，核對(duì)，糾錯(cuò)的環(huán)節(jié)，減輕檢測(cè)人員工作操作； 質(zhì)檢檢測(cè)過(guò)程可視化，檢測(cè)人員工作考核可量化，質(zhì)檢工作內(nèi)容電子化。來(lái)自：云商店![]()
Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開(kāi)發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，旨在為不同行業(yè)的用戶(hù)提供人工智能端到端解決方案，幫助用戶(hù)以最快的速度、最少的時(shí)間開(kāi)展人工智能的開(kāi)發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類(lèi)型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來(lái)自：專(zhuān)題![]()
安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶(hù)管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱(chēng)RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限，用戶(hù)通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密作為有效防止未授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來(lái)自：專(zhuān)題![]()
必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來(lái)自：百科
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