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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中多維數(shù)據(jù)分析方法 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自：百科案例 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 為什么GaussDB(DWS)來(lái)自：百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)高可用，華為已經(jīng)通過(guò)了SAP HANA的認(rèn)證，用戶可以放心在華為云上部署SAP HANA數(shù)據(jù)庫(kù)，并能在使用過(guò)程中獲得華為云和SAP的技術(shù)支持。 在部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景，使用EVS有下列幾項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，第一高性能共享盤最大支持16臺(tái)主機(jī)同時(shí)掛載，可達(dá)16萬(wàn)IOPS；第二功能豐富，來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來(lái)進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語(yǔ)句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來(lái)自：百科![]()
在配置數(shù)據(jù)源的時(shí)候，保留 CS V的首行作為表頭，并且每一個(gè)列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型？ DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種： 數(shù)據(jù)庫(kù)類：包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）、 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù)（ DLI ）、 MapReduce服務(wù) （ MRS ）的Hi來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IoT數(shù)據(jù)分析是什么 IoT數(shù)據(jù)分析是什么 時(shí)間：2020-09-14 09:27:24 IoT數(shù)據(jù)分析基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成，清洗，存儲(chǔ)，分析，可視化，為開(kāi)發(fā)者提供一站式服務(wù)，降低開(kāi)發(fā)門檻，縮短開(kāi)發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。 離線分析來(lái)自：百科![]()
?項(xiàng)目課題臺(tái)賬：通過(guò)建模打造課題信息匯總臺(tái)賬。項(xiàng)目審批流程通過(guò)后，在系統(tǒng)中形成項(xiàng)目信息臺(tái)賬。 可清晰直觀的查看項(xiàng)目的進(jìn)度、完成情況和概要信息。相關(guān)權(quán)限人員可以編輯項(xiàng)目基礎(chǔ)信息和子項(xiàng)目信息等。 在項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中，通過(guò)個(gè)性化的門戶，不同身份的人能夠接收到不同的信息。例如財(cái)務(wù)負(fù)責(zé)人，首來(lái)自：云商店![]()
搭建財(cái)務(wù)的應(yīng)付款和收款臺(tái)帳，開(kāi)票/收款信息分別和項(xiàng)目、合同信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)；科研經(jīng)費(fèi)的預(yù)算執(zhí)行狀態(tài)，用了多少、結(jié)余多少，在表中清晰可見(jiàn)。 ?加計(jì)扣除解決方案 新政策對(duì)于科研費(fèi)用的管理要求更加精細(xì)。 泛微根據(jù)各大科研院所實(shí)際情況，在系統(tǒng)中搭建了加計(jì)扣除臺(tái)賬和報(bào)表，可以批量導(dǎo)入加計(jì)扣除項(xiàng)目信息，將項(xiàng)目——成本——加計(jì)扣除進(jìn)來(lái)自：云商店![]()
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)驗(yàn)以某本地?cái)?shù)據(jù)中心MySQL來(lái)自：專題![]()
。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of things）、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O（Online來(lái)自：百科![]()
，提高滿意度。 企業(yè)BI系統(tǒng) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 產(chǎn)品介紹 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)：為中小企業(yè)提供智能數(shù)據(jù)分析解決方案 在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，中小企業(yè)需要依靠數(shù)據(jù)來(lái)做出明智的決策。然而，對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析可能是一項(xiàng)復(fù)雜而費(fèi)時(shí)的任務(wù)。為了幫助中小企業(yè)更來(lái)自：專題![]()
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)驗(yàn)以某本地?cái)?shù)據(jù)中心MySQL來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) IAM 實(shí)現(xiàn)安全訪問(wèn)的方法 IAM實(shí)現(xiàn)安全訪問(wèn)的方法 時(shí)間：2021-05-31 10:17:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 可以使用IAM為用戶或者應(yīng)用程序生成身份憑證，不必與其他人員共享賬號(hào)密碼，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)身份憑證中攜帶的權(quán)限信息允許用戶安全地訪問(wèn)賬號(hào)中的資源。 文中課程 更多精彩來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的備份方式分類方法 常見(jiàn)的備份方式分類方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫(kù)及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來(lái)自：百科![]()
理（NLP)、光學(xué)字符識(shí)別（ OCR ）、知識(shí)圖譜等先進(jìn)模塊，該軟件的智能化程度最高，能夠處理的流程場(chǎng)景最廣泛。無(wú)論是在智能審核中的語(yǔ)義理解，還是在系統(tǒng)操控中的智能決策，達(dá)觀RPA都能夠準(zhǔn)確地理解和處理各種復(fù)雜的場(chǎng)景。這使得企業(yè)能夠更加便捷地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程，提高工作效率和準(zhǔn)確性，降低人力成本。來(lái)自：專題![]()
在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可來(lái)自：百科![]()
永洪BI-中型企業(yè)版還提供了行業(yè)垂直應(yīng)用，可以滿足企業(yè)在特定行業(yè)中的數(shù)據(jù)分析需求。例如，如果企業(yè)在財(cái)務(wù)分析、人事分析、供應(yīng)鏈分析等方面有特殊的需求，那么可以通過(guò)這款產(chǎn)品的行業(yè)垂直應(yīng)用，來(lái)滿足這些需求。這款產(chǎn)品的行業(yè)垂直應(yīng)用，可以提供專門針對(duì)特定行業(yè)的數(shù)據(jù)分析功能，幫助企業(yè)更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提高企業(yè)的決策效率。 在線BI軟件來(lái)自：專題
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