- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)集成 內(nèi)容精選 換一換
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應(yīng)用視角的拓?fù)涞貓D,用于展示業(yè)務(wù)流任務(wù)中應(yīng)用之間的連接關(guān)系,方便用戶從應(yīng)用維度查看應(yīng)用之間的關(guān)系、業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系。 > 基于對(duì)象的拓?fù)?對(duì)象視角的拓?fù)涞貓D,用于展示業(yè)務(wù)流任務(wù)中對(duì)象節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系,用戶可以從對(duì)象維度查看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,如開(kāi)放的API、開(kāi)放的數(shù)據(jù)源等。對(duì)象拓?fù)鋵⒅虚g的處理過(guò)程進(jìn)行排除,從對(duì)象角度反映業(yè)務(wù)關(guān)系。來(lái)自:百科Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語(yǔ)句。 好啦!通過(guò)Data Studio連接 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的步驟就講到這里,如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的內(nèi)容,戳這里!!! 華為云 面向未來(lái)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)。來(lái)自:百科
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庫(kù)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。 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:百科牌和種類(lèi)的設(shè)備,使用的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)不一。 難以預(yù)防設(shè)備故障 工廠流水線上,任何一臺(tái)機(jī)器出現(xiàn)故障,會(huì)對(duì)整條流水線產(chǎn)生巨大的影響。 難以優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)策略和決策 因?yàn)槭占?span style='color:#C7000B'>的數(shù)據(jù)格式不一,給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了難度,所以企業(yè)難以根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)已有的生產(chǎn)策略進(jìn)行優(yōu)化,也很難決定是否啟用新的生產(chǎn)策略。來(lái)自:百科握;通過(guò)實(shí)時(shí)車(chē)間狀態(tài)的看板管理,可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化。這些功能的應(yīng)用將大大提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本,從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 優(yōu)化質(zhì)量管理 歐軟云MES軟件提供了質(zhì)量管理的多種功能,包括質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量檢驗(yàn)方式多樣、不良品及時(shí)處理、反向追溯及生產(chǎn)跟蹤報(bào)表來(lái)自:專(zhuān)題建設(shè)的不平衡,互聯(lián)不互通、區(qū)域ISP地域局限、出口帶寬受限制等種種因素都造成了網(wǎng)站的區(qū)域性無(wú)法訪問(wèn),實(shí)際網(wǎng)民的體驗(yàn)往往受限于最后一公里的速度。 面對(duì)這些問(wèn)題,如何解決此類(lèi)問(wèn)題呢? CDN 的建立解決了困擾內(nèi)容運(yùn)營(yíng)商的內(nèi)容“集中與分散”的兩難選擇,無(wú)疑對(duì)于構(gòu)建良好的互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值鏈?zhǔn)怯袃r(jià)值的。來(lái)自:百科滲透測(cè)試不僅可以模擬外部黑客的入侵,還可以防止內(nèi)部人員的有意識(shí)或無(wú)意識(shí)的攻擊。通過(guò)使用這款產(chǎn)品進(jìn)行滲透測(cè)試,企業(yè)可以提高員工的安全意識(shí),加強(qiáng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí),培養(yǎng)員工的安全防護(hù)意識(shí)和技術(shù)水平。這樣可以有效減少內(nèi)部安全事件的發(fā)生,保護(hù)企業(yè)的核心數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)作的安全。同時(shí),通過(guò)滲透測(cè)試的結(jié)果和分析,來(lái)自:專(zhuān)題產(chǎn)品介紹: 數(shù)據(jù)可視化(Data Lake Visualization,簡(jiǎn)稱(chēng) DLV )是一站式數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 DLV的優(yōu)勢(shì): 1. 提供豐富的可視化組件,包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等;來(lái)自:百科類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維(DMS)是 GaussDB (DWS)為客戶數(shù)據(jù)庫(kù)快速、來(lái)自:專(zhuān)題
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