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- 數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析來自：百科來自：專題
- 數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)倉庫 相關(guān)內(nèi)容
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，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 ，比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營治理平臺(tái)來自：百科集市：多樣性“專、快、易、穩(wěn)、省”數(shù)據(jù)集市 DWS 云數(shù)據(jù)倉庫 超大規(guī)模：建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析：支持企業(yè)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、IoT多場景 全場景部署：一套架構(gòu)支持多云部署，用戶體驗(yàn)一致 DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式：全鏈路數(shù)據(jù)治理工具，提效7倍+ 建?？欤阂绘I導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn)，建模從月->天來自：百科
- 數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)倉庫 更多內(nèi)容
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分析每日新增日志獲取所需指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)來輔助決策。例如：運(yùn)營部門通過平臺(tái)獲取新增玩家、活躍玩家、留存率、流失率、付費(fèi)率等，了解游戲當(dāng)前狀態(tài)及后續(xù)響應(yīng)活動(dòng)措施；投放部門通過平臺(tái)獲取新增玩家、活躍玩家的渠道來源，來決定下一周期重點(diǎn)投放哪些平臺(tái)。 優(yōu)勢 高效的Spark編程模型：使用Spark來自：百科![]()
當(dāng)您在使用 云數(shù)據(jù)遷移 （ CDM ）過程中遇到任何困難，可在文檔中心獲取相關(guān)產(chǎn)品及服務(wù)的幫助文檔。文檔中心為您提供 華為云產(chǎn)品 使用指導(dǎo)，讓您輕松上云。 當(dāng)您在使用云數(shù)據(jù)遷移（CDM）過程中遇到任何困難，可在文檔中心獲取相關(guān)產(chǎn)品及服務(wù)的幫助文檔。文檔中心為您提供華為云產(chǎn)品使用指導(dǎo)，讓您輕松上云。 管理控制臺(tái)來自：專題![]()
圖、詞云等，支持地圖顯示，可以生成普通表、交叉表、中國式復(fù)雜報(bào)表，支持篩選器和交互式分析，方便用戶進(jìn)行多維分析和定制化報(bào)表。4. 使用說明及幫助：產(chǎn)品提供詳細(xì)的使用說明和幫助文檔，用戶可以根據(jù)需要進(jìn)行參考和學(xué)習(xí)，也可以購買其他服務(wù)支持方式獲取更多幫助。總之，永洪BI-小微企業(yè)永久來自：專題![]()
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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫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![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科![]()
建新的數(shù)據(jù)盤，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署 性能數(shù)據(jù)監(jiān)控 性能數(shù)據(jù)監(jiān)控 可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息 可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息 告警規(guī)則 告警規(guī)則 自定義告警規(guī)則，后臺(tái)自動(dòng)提醒 自定義告警規(guī)則，后臺(tái)自動(dòng)提醒 數(shù)據(jù)共享 數(shù)據(jù)共享來自：專題![]()
DataArts Studio數(shù)據(jù)治理方法論 數(shù)據(jù)治理方法論是 數(shù)據(jù)管理 方法論的精華總結(jié) 數(shù)據(jù)治理方法論文檔鏈接 數(shù)據(jù)治理方法論產(chǎn)品頁 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn) 常見問題 數(shù)據(jù)治理中心的常見問題 咨詢與計(jì)費(fèi)常見問題 管理中心常見問題 數(shù)據(jù)開發(fā)常見問題 更多參考 數(shù)據(jù)治理中心更多了解 功能總覽來自：專題![]()
基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研，輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 數(shù)據(jù)調(diào)研 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì) 按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì) 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 基于關(guān)系建模的邏來自：專題![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來自：百科![]()
保障了靈活性，又保障了時(shí)效性，更是實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?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)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成，通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的ETL和作業(yè)自動(dòng)化，采用數(shù)據(jù)適來自：百科![]()
血緣信息及影響分析。 在數(shù)據(jù)地圖中，可通過關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)資產(chǎn)，支持模糊搜索，快速檢索，定位數(shù)據(jù)。 使用數(shù)據(jù)地圖根據(jù)表名直接查看表詳情，快速查閱明細(xì)信息，掌握使用規(guī)則。獲得數(shù)據(jù)詳細(xì)信息后，可添加額外描述。 通過數(shù)據(jù)地圖的血緣分析可以查看每個(gè)數(shù)據(jù)表的來源、去向，并查看每個(gè)表及字段的加工邏輯。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
雜專題，永洪BI-中型企業(yè)版提供了行業(yè)垂直應(yīng)用，這種深度的行業(yè)應(yīng)用是許多其他BI產(chǎn)品無法比擬的。4. 數(shù)據(jù)治理：永洪BI-中型企業(yè)版注重數(shù)據(jù)治理，已經(jīng)幫助上百家企業(yè)完成了數(shù)據(jù)治理工作，保證了數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，這是許多其他BI產(chǎn)品忽視的部分。5. 數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)踐：永洪BI-中型企業(yè)版的來自：專題
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