- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)建模維度建模 內(nèi)容精選 換一換
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存儲(chǔ)資源限制,并缺失產(chǎn)品與物料等信息,無(wú)法進(jìn)行時(shí)間跨度的分析,無(wú)法進(jìn)行產(chǎn)品、工藝卡、物料等維度的多從分析。 • 工廠建模能力:每家工廠的制造流程都不一樣,一個(gè)可快速?gòu)?fù)制的產(chǎn)品必須包括工廠建模(計(jì)劃/生產(chǎn)/質(zhì)檢等的管理模型),并依此輸出相應(yīng)的管理軟件。前信建立了多種工廠模型,為快速實(shí)施打下了基礎(chǔ)。來(lái)自:云商店貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:海量數(shù)據(jù)查詢(xún)效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存來(lái)自:百科
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具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐來(lái)自:百科同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時(shí)效性,更是實(shí)現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶(hù)提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E來(lái)自:百科
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:海量數(shù)據(jù)查詢(xún)效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門(mén)檻高,缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化階段:缺少來(lái)自:百科圖2車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí),其數(shù)據(jù)種類(lèi)多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~來(lái)自:百科會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶(hù)。 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)加密 行級(jí)訪問(wèn)控制 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶(hù)只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的安全。 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶(hù)只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)字化系統(tǒng),強(qiáng)大穩(wěn)定的設(shè)計(jì)建模能力,更好滿足各種設(shè)計(jì)需求。獨(dú)特的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力,輕松實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)遷移,智能化的設(shè)計(jì)向?qū)Ш凸ぞ撸@著提升設(shè)計(jì)效率。 2. 強(qiáng)大的設(shè)計(jì)建模能力:新迪天工CAD采用先進(jìn)的三維建模技術(shù),為企業(yè)提供高質(zhì)量的設(shè)計(jì)方案。強(qiáng)大的設(shè)計(jì)建模能力,讓企業(yè)輕松應(yīng)對(duì)各種設(shè)計(jì)需求,提高產(chǎn)品研發(fā)效率。來(lái)自:專(zhuān)題運(yùn)營(yíng)更高效、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營(yíng)效率應(yīng)用場(chǎng)景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營(yíng) ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù),幫助客戶(hù)通過(guò)抄表數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)消費(fèi)行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來(lái)自:百科計(jì)算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapRe來(lái)自:專(zhuān)題計(jì)算、分析的數(shù)據(jù)生命周期,提供了包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開(kāi)放的一站式可視化數(shù)據(jù)管理能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺(tái),加速數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。 華為云EI智能數(shù)據(jù)湖解決方案包括一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)MRS服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、 云搜索服務(wù) CSS、數(shù)據(jù)湖探索DLI、來(lái)自:百科幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)湖,開(kāi)發(fā)者可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL開(kāi)發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù),并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖:提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無(wú)縫對(duì)接,快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源,并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備來(lái)自:百科辦公用品申請(qǐng)、用車(chē)申請(qǐng)等皆可通過(guò)e-office系統(tǒng)電子化管理。 02 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化 完善客戶(hù)信息管理,打通項(xiàng)目、合同與客戶(hù),讓業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)互相關(guān)聯(lián)。 借助報(bào)表工具查看業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),便捷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。審批數(shù)據(jù)直接沉淀到相應(yīng)費(fèi)用模塊生成費(fèi)用清單,精細(xì)管控預(yù)算、報(bào)銷(xiāo)、付款等各個(gè)環(huán)節(jié)。 03來(lái)自:云商店智能抄表解決方案架構(gòu) 結(jié)合NB-IoT技術(shù)和完善生態(tài),華為云提供面向億級(jí)設(shè)備聯(lián)接的IoT平臺(tái),并通過(guò)場(chǎng)景化的大數(shù)據(jù)分析和AI建模訓(xùn)練能力,支持企業(yè)開(kāi)展以智能表計(jì)狀態(tài)和用戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營(yíng);同時(shí),微服務(wù)、容器、無(wú)服務(wù)器等前沿技術(shù)助力企業(yè)快速開(kāi)發(fā)和上線應(yīng)用,既提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)維來(lái)自:百科(計(jì)劃類(lèi)別) 根據(jù)項(xiàng)目計(jì)劃類(lèi)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(guò)流程方式,進(jìn)行部門(mén)、個(gè)人計(jì)劃填報(bào),計(jì)劃類(lèi)別、內(nèi)容、工期、時(shí)間、執(zhí)來(lái)自:云商店期成本。 但在具體實(shí)施過(guò)程中,數(shù)字孿生面臨很多挑戰(zhàn),比如建模的物理對(duì)象通常很復(fù)雜,一條生產(chǎn)線可能有上千個(gè)測(cè)點(diǎn),其次由于物理對(duì)象不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù),對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算能力要求也非常高。 綜上,華為云IoT數(shù)據(jù)分析(IoTA)提供圖形化建模工具,支持快速構(gòu)建孿生模型,對(duì)物理世界中的物,空間,流程進(jìn)行數(shù)字化抽象,構(gòu)建實(shí)時(shí)的數(shù)字鏡像。來(lái)自:百科統(tǒng)一的安全認(rèn)證,租戶(hù)隔離,數(shù)據(jù)的分級(jí)分類(lèi)管理,數(shù)據(jù)的全生命周期管理,保證數(shù)據(jù)的隱私合規(guī)、可審計(jì)、可回溯。 基于角色的訪問(wèn)控制,用戶(hù)通過(guò)角色與權(quán)限進(jìn)行關(guān)聯(lián),并支持細(xì)粒度權(quán)限策略,可滿足不同的授權(quán)需求。 應(yīng)用場(chǎng)景 一站式的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 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)來(lái)自:百科
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