- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度 內(nèi)容精選 換一換
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度按主題進(jìn)行相似性組合和合并,并進(jìn)行一致性處理,為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù),但是并不能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是以維度建模理論為基礎(chǔ),構(gòu)建總線(xiàn)矩陣、抽象出事實(shí)和維度,構(gòu)建維度模型和事實(shí)模型,同時(shí)對(duì)報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系,構(gòu)建出匯總模型。 數(shù)據(jù)集成:多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入來(lái)自:百科數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計(jì)算,窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市, 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹來(lái)自:百科
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優(yōu)勢(shì) 有效管理醫(yī)療資源 實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),幫助醫(yī)療管理者更好地掌握醫(yī)療資源的使用情況、優(yōu)化資源分配等 多維度分析 幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)將各種數(shù)據(jù)維度(如醫(yī)院、科室、醫(yī)生、病人等)進(jìn)行多維度的匯總和分析,深入挖掘和分析數(shù)據(jù),從而對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行全面的把握 數(shù)據(jù)監(jiān)控場(chǎng)景 數(shù)據(jù)中心 云監(jiān)控 通來(lái)自:專(zhuān)題來(lái)自:百科
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GaussDB (DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶(hù)在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施,能夠保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。來(lái)自:專(zhuān)題
從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 立即認(rèn)證 MySQL本地 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 實(shí)驗(yàn) 本實(shí)來(lái)自:專(zhuān)題
從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 立即認(rèn)證 MySQL本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)遷移 實(shí)驗(yàn) 本實(shí)來(lái)自:專(zhuān)題
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自:專(zhuān)題
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買(mǎi)并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專(zhuān)業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。來(lái)自:百科
C-WMS,可實(shí)現(xiàn)入儲(chǔ)自動(dòng)推薦,出庫(kù)可支持一個(gè)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)貨主、區(qū)域、品類(lèi)、SKU維度推薦不同出庫(kù)的流程、作業(yè)方式和最短的揀貨動(dòng)線(xiàn),提升倉(cāng)儲(chǔ)管理水平和作業(yè)效率。 C-WMS,可實(shí)現(xiàn)入儲(chǔ)自動(dòng)推薦,出庫(kù)可支持一個(gè)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)貨主、區(qū)域、品類(lèi)、SKU維度推薦不同出庫(kù)的流程、作業(yè)方式和最短的揀貨動(dòng)線(xiàn),提升倉(cāng)儲(chǔ)管理水平和作業(yè)效率。來(lái)自:專(zhuān)題
傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Express將查詢(xún)分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 ?;谌A為GaussD來(lái)自:百科
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。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(xún)。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自:專(zhuān)題
DWS熱門(mén)視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化來(lái)自:專(zhuān)題
維度奇跡是一家促進(jìn)科學(xué)技術(shù)與藝術(shù)創(chuàng)作多維度的深度融合,且要成為創(chuàng)意內(nèi)容實(shí)現(xiàn)的一站式的創(chuàng)新孵化的工場(chǎng)我們提供大模型、算力、工具的功能化平臺(tái)支持。WeDoMagic 是一個(gè)為創(chuàng)意內(nèi)容創(chuàng)作者設(shè)計(jì)的生產(chǎn)力平臺(tái),它利用AI技術(shù)來(lái)簡(jiǎn)化圖片生成和 視頻編輯 ,幫助設(shè)計(jì)師和創(chuàng)作者提高工作效率,同時(shí)激來(lái)自:其他
據(jù)治理評(píng)分卡是一個(gè)重要的工具手段,從一些關(guān)鍵核心維度進(jìn)行季度性迭代評(píng)分,持續(xù)促進(jìn)所有部門(mén) 數(shù)據(jù)治理 工作的落實(shí)提升。 度量維度 數(shù)據(jù)治理度量維度 數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估使用調(diào)查問(wèn)卷方式,包括11個(gè)治理模塊,60多個(gè)調(diào)查問(wèn)卷事項(xiàng),全方面多維度度量了數(shù)據(jù)治理工作的水平。 數(shù)據(jù)治理評(píng)分卡使用評(píng)來(lái)自:專(zhuān)題
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自:百科
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自:專(zhuān)題
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