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- 數據倉庫和數據治理 內容精選 換一換
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擴展性，基于MPP的 數據倉庫 系統有時候也被劃分到大數據平臺類產品。 但是數據倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產品。 表1數據倉庫和Hadoop大數據平臺特性比較來自：百科
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總覽 默認首頁是總覽頁面，顯示了數據表的報警和阻塞情況。 主要包括以下幾部分內容： 所選周期內的作業(yè)數、實例數、異常表數，以及各種實例運行狀態(tài)的分布和變化趨勢情況。 當天告警分類統計、當天數據表告警統計、最近7天規(guī)則告警分類趨勢的統計和最近7天規(guī)則數量的趨勢。 規(guī)則模板 質量規(guī)則來自：專題![]()
EL表達式使用簡單的算術和邏輯計算，引用內嵌對象，包括作業(yè)對象和一些工具類對象。 補數據：手工觸發(fā)周期方式調度的作業(yè)任務，生成過去某時間段內的實例。 基本概念總體講解 產品優(yōu)勢 前往數據治理中心產品優(yōu)勢詳情 一站式數據運營平臺 全鏈路數據治理管控 豐富的數據開發(fā)類型 統一調度和運維 可復用行業(yè)知識庫來自：專題![]()
主 數據管理 是數據標準落地和提升數據質量的重要手段，是企業(yè)級數據治理的重要范疇，其目標在于保證在企業(yè)范圍內重要業(yè)務實體數據的一致(定義和實際物理數據的一致)。主數據管理首先進行企業(yè)主數據的識別，然后對已識別主數據按照主數據規(guī)范要求進行數據治理和IT改造，以支撐企業(yè)業(yè)務流和工具鏈的打通和串聯。 管理中心來自：專題![]()
圍定期溝通數據治理工作，形成數據質量精細化管控文化。根據數據治理領導組的愿景和長期目標，建立和管理數據治理流程、階段目標和計劃，設計和維護數據治理方法、總則、工具和平臺，協助各數據領域工作組實施數據治理工作，對整體數據治理工作進行度量和匯報，并對跨領域的數據治理問題和爭議進行解決和決策。來自：百科![]()
智能工具，經濟高效地挖掘和分析海量數據。 報名學習 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯分析 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例來自：百科![]()
云知識 什么是數據治理組織架構框架 什么是數據治理組織架構框架 時間：2020-09-09 10:36:02 數據治理可以采用集中化（全時投入）和虛擬化（部分投入）混合的組織模式。結合具備專業(yè)技能的專職數據治理人員和熟悉業(yè)務和IT系統的已有人員，在運作上實現數據治理團隊的快速構建來自：百科![]()
Hive表構建圖數據并自動導入 GES 數據治理中心 您可以將原始數據表按照GES數據導入要求處理為標準點數據集和邊數據集，并通過自動生成元數據功能，將圖數據定期導入到GES服務中，并對數據進行可視化圖形分析。 您可以將原始數據表按照GES數據導入要求處理為標準點數據集和邊數據集，并通過自動生成來自：專題![]()
生服務，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。 數據倉庫服務提供專業(yè)高效的服務管理控制平臺，讓用戶自助完成數據倉庫的管理和維護，系統可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務。來自：百科![]()
把多個業(yè)務運營系統的數據匯集到一個數據倉庫中。這樣數據可以被更好地關聯和分析，從而產生更大的價值。 數據倉庫一般來說采用了一些和標準的面向事務的數據庫(Oracle，MS SQL Server，MySQL等)不一樣的設計，特別是針對數據的聚合性和關聯性做了特別的優(yōu)化，有些時候為了來自：百科
