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管理數(shù)據(jù)質(zhì)量:建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等) 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA,基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化,為開發(fā)者打造一站來自:百科企業(yè)BI系統(tǒng) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 常見問題解答 企業(yè)BI系統(tǒng) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 常見問題解答 BI平臺(tái)是什么? BI,即商業(yè)智能,指利用大數(shù)據(jù)分析、現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)收集企業(yè)最新數(shù)據(jù)、形成BI報(bào)表并及時(shí)為企業(yè)員工提供BI數(shù)據(jù)分析報(bào)告,實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深入挖掘來自:專題增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí),對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù),也能輕松處理,滿足萬億級(jí)計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí),對(duì)于大規(guī)模數(shù)來自:專題MRS湖倉一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)集約化建設(shè)“一企一湖” 政企客戶使用湖倉一體后,可以實(shí)現(xiàn): · 架構(gòu)開放,讓企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)持續(xù)演進(jìn) 相較傳統(tǒng)數(shù)倉、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),大數(shù)據(jù)面向海量數(shù)據(jù)分析而生,其橫向擴(kuò)展能力強(qiáng),并隨著政企客戶業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,最大單集群已經(jīng)可擴(kuò)至6萬多節(jié)點(diǎn),還可以通過集群聯(lián)邦無限擴(kuò)容。 · 單向流動(dòng),數(shù)據(jù)一致性好來自:百科、安全氣囊等健康狀態(tài))的采集和分析,及時(shí)將維保建議回饋給車主。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDS中存放車輛和車主基本信息, 表格存儲(chǔ) CloudTable中存放實(shí)時(shí)的車輛位置和健康狀態(tài)信息,數(shù)據(jù)倉庫DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過DLI無需數(shù)據(jù)搬遷,對(duì)多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。來自:百科華為云職業(yè)認(rèn)證 類別介紹 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫來自:百科計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持單表、整庫、增量、周期性?shù)據(jù)集成。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 時(shí)間:2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自:百科對(duì)象存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述 OBS 提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等來自:專題支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源,無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù),或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù),包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。 這來自:百科
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