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現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫 在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O(Online to Offline)等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的優(yōu)勢 時(shí)間:2020-09-24 10:52:19 DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB 數(shù)據(jù)庫,兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫包括哪些 華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫包括哪些 時(shí)間:2021-06-17 16:40:28 數(shù)據(jù)庫 華為自主研發(fā)的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù),包括GaussDB(for Mongo)、GaussDB(for Ca來自:百科隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式技術(shù)的長足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)來自:百科
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DWS解決方案探討 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自:百科的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 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)來自:百科隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入來自:百科另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù),造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 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(bào)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(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)來自:百科持企業(yè)用戶的商業(yè)決策,從日常運(yùn)營到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識(shí)別新的經(jīng)營機(jī)會(huì),構(gòu)建市場競爭力。企業(yè)用戶通過商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析,展示和傳播,進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù),通過包括報(bào)表展示,數(shù)來自:百科算子,簡單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場來自:專題
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