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- 銀行數(shù)據(jù)倉庫的主題劃分 內(nèi)容精選 換一換
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隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)也在不斷增加，如何應(yīng)對超大規(guī)模數(shù)據(jù)的組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長的時效性差、打破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的隔閡等問題。華為云 FusionInsight 作為一種領(lǐng)先的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺，旨在為企業(yè)客戶搭建高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)，以滿足不斷增長的數(shù)據(jù)探索分析來自：百科為企業(yè)客戶打造完整的大數(shù)據(jù)云服務(wù)產(chǎn)品組合，包括中國信通院認證的單集群最大支持6萬節(jié)點的 MRS 云原生 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)。同時，面向不斷增長的數(shù)據(jù)探索分析、新型的圖分析、 可信計算 等訴求，華為云提供完全托管式的 DLI 數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)、完全自主知識產(chǎn)權(quán)的 GES 圖計算服務(wù)、創(chuàng)新的 可信智能計算服務(wù) TI來自：百科
- 銀行數(shù)據(jù)倉庫的主題劃分 相關(guān)內(nèi)容
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支持統(tǒng)一管理在腳本開發(fā)和作業(yè)開發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過幾百個應(yīng)用的檢驗。 運維監(jiān)控 支持對作來自：百科到某張模型表的字段上。 關(guān)系建模和維度建模的區(qū)別？ 關(guān)系建模為事務(wù)性模型，對應(yīng)三范式建模。 維度建模為分析性模型，主要包括事實表、維度表的設(shè)計，多用于實現(xiàn)多角度、多層次的數(shù)據(jù)查詢和分析。 規(guī)范化的數(shù)據(jù)如何使用？ 規(guī)范化的數(shù)據(jù)可以作為BI的基本信息，也可以作為上層應(yīng)用的源數(shù)據(jù)，也可以接入各類 數(shù)據(jù)可視化 報表等。來自：專題
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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、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科![]()
降低基層組織的防控壓力和極大的提高效率。 2）催收機器人：催收機器人主要用來解決銀行(信用卡)、互金、P2P、和汽車金融行業(yè)的貸后催收管理，滿足企業(yè)客戶在金融 M0 / M1 / M2 階段的催收需求，實現(xiàn)全流程、智能化的業(yè)務(wù)運營。 3）滿意度調(diào)查機器人：為企事業(yè)的售后服務(wù)提供自來自：云商店![]()
支持監(jiān)控Topic級別的指標(biāo)包括：Topic輸入的字節(jié)流量、Topic輸出的字節(jié)流量、Topic拒絕的字節(jié)流量、Topic每秒失敗的fetch請求數(shù)、Topic每秒失敗的Produce請求數(shù)、Topic每秒輸入的消息條數(shù)、Topic每秒的fetch請求數(shù)和Topic每秒的produce請求數(shù)。 支持來自：專題![]()
新建工單，提交開通白名單的申請。 實例類型 GaussDB 支持分布式版和主備版實例。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴展的能力，可以通過擴容的方式提高實例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。 實例規(guī)格來自：專題![]()
不到作業(yè)失敗的告警通知。 此時可按以下步驟依次排查： 1.確認失敗作業(yè)為調(diào)度中的作業(yè)。測試運行的作業(yè)是不發(fā)通知的，只有調(diào)度中的作業(yè)才會發(fā) SMN 通知。 2.在“運維調(diào)度 > 通知管理”中查看此作業(yè)的通知配置開發(fā)是否為打開狀態(tài)。 3.登錄SMN頁面，排查對應(yīng)的SMN主題是否有被訂閱。來自：專題![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
利用DWS進行數(shù)據(jù)清洗加工，支持數(shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價值： 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個，擴充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護維度數(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。 文中課程來自：百科![]()
規(guī)范設(shè)計 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大來自：百科![]()
安全管理最佳實踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control，簡稱RBAC)是通過為角色賦予權(quán)限，用戶通過成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問和防護數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來自：專題![]()
、郵箱地址、銀行賬號、密碼類等等 ）通過脫敏規(guī)則進行數(shù)據(jù)的變形，實現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)的可靠保護。 業(yè)界常見的脫敏規(guī)則有，替換、重排、加密、截斷、掩碼，用戶也可以根據(jù)期望的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實施，需要遵循兩個原則：第一，盡可能地為脫敏后的應(yīng)用，保留脫敏前的有意義信息；第二，最大程度地防止黑客進行破解。來自：百科![]()
置數(shù)據(jù)源的時候，保留 CS V的首行作為表頭，并且每一個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)庫類：包括數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）、 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù)（DLI）、 MapReduce服務(wù) （MRS）的Hive來自：專題![]()
角色：IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，本文帶你詳細了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的告警事件。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，本文帶你詳細了解GaussDB數(shù)據(jù)庫的告警事件。 幫助文檔來自：專題![]()
條演進線的交匯點：架構(gòu)模式的演進，讓開發(fā)者不需要關(guān)注底層資源，獲取更高的彈性；開發(fā)模式的演進，通過FunctionGraph，將代碼上傳到平臺上，應(yīng)用即可快速運行；計算模式的演進，讓開發(fā)者做到服務(wù)器無感知。華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph是Serverless的首要產(chǎn)品來自：百科![]()
GaussDB(DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語句，包括查詢數(shù)據(jù)，在表中插入、更新和刪除行，創(chuàng)建、替換、更改和刪除對象，控制對數(shù)據(jù)庫及其對象的訪問，保證數(shù)據(jù)庫的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 GaussDB(DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語句，包來自：專題![]()
新建工單，提交開通白名單的申請。 實例類型 GaussDB支持分布式版和主備版實例。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴展的能力，可以通過擴容的方式提高實例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。 實例規(guī)格來自：專題![]()
知道數(shù)據(jù)庫的大體的理論框架和架構(gòu)實際上經(jīng)過了40年的發(fā)展，基本上是比較成熟的，核心挑戰(zhàn)是工程化的難度，所以這是考驗?zāi)土秃阈?span style='color:#C7000B'>的時刻，長期堅持戰(zhàn)略投入是最基礎(chǔ)的保障；同時當(dāng)前的開源軟件為開發(fā)數(shù)據(jù)庫內(nèi)核提供了原型式的范本，但這個直接拿來做一些簡單的增強就希望成為“企業(yè)級”的數(shù)據(jù)庫，實來自：專題
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