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- 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
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跨源分析：支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫(kù)以及線下數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)無需搬遷，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)云上多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖，幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價(jià)值探索 企業(yè)級(jí)多租戶：支持對(duì)計(jì)算資源和數(shù)據(jù)按租戶進(jìn)行細(xì)粒度授權(quán)管理，滿足中大企業(yè)使用數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)對(duì)權(quán)限管理的需求來自：百科支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9來自：百科
- 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)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)遷來自：百科華為云 FusionInsight 智能 數(shù)據(jù)湖 助力企業(yè)全面演進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧，優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)和管理 華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖助力企業(yè)全面演進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧，優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)和管理 時(shí)間：2023-11-02 16:50:34 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要任務(wù)是充分利用大數(shù)據(jù)和分析。然而，來自：百科
- 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 更多內(nèi)容
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要部署 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)器，就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可靠的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。 您只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，就可以輕松完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成 您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。來自：百科![]()
上之旅免費(fèi) 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
來自：百科![]()
表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中通過查詢實(shí)時(shí)提取出來的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法，一般來說都是和數(shù)據(jù)可視化結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)計(jì)來自：百科![]()
管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，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)綜合分析案例來自：百科![]()
企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。來自：專題![]()
》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢(shì)，其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理，數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差，數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡，從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)當(dāng)前該如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，仍需要可持續(xù)、技術(shù)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)平臺(tái)廠商去解決。 華為云S來自：百科![]()
使用 DLI 進(jìn)行電商實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢(shì) 支持SQL操作： DLI提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，用戶僅需使用SQL便可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。SQL語(yǔ)法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003。 跨源分析： 支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建數(shù)據(jù)庫(kù)以及線下數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)無需搬遷，即可實(shí)現(xiàn)來自：專題![]()
集任務(wù)，可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型，批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索，服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者，提供方便快捷的數(shù)據(jù)搜索服務(wù)，擁有功能強(qiáng)大的血緣信息及影響分析。來自：百科![]()
云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-09 09:40:11 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)來自：百科![]()
3、DWS支持多種客戶端與開發(fā)接口，使得開發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式，輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS的數(shù)據(jù)上云解決方案，讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議，使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。來自：百科![]()
200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來自：百科![]()
閱讀指引 總覽:無集群總覽頁(yè) DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-23 09:19:40 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)采用基礎(chǔ)包+增量包的計(jì)費(fèi)模式?；A(chǔ)包按包年、包月計(jì)費(fèi)；增量包分為批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩類，均采用按需和套餐包的計(jì)費(fèi)模式來自：百科![]()
開發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集：共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中，可以查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中，共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法：共享了算法。來自：專題![]()
云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-09 09:53:52 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)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。來自：百科![]()
圖2車企數(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~來自：百科
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