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- 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量需求分析 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來自：百科
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云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的步驟和要求 時(shí)間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標(biāo)是明確所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)中要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)來自：百科
- 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量需求分析 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中的DD（Data來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 免費(fèi)注冊(cè) 立即購(gòu)買 數(shù)據(jù)質(zhì)量基本功能介紹 數(shù)據(jù)質(zhì)量：可控可檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對(duì)新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時(shí)間：2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)字典是對(duì)數(shù)據(jù)的描述，不是數(shù)據(jù)本身。包括： 1. 數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱，含義，數(shù)據(jù)類型，長(zhǎng)度，取值范圍，單位，與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。來自：百科![]()
實(shí)時(shí)支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢(mèng)幻聯(lián)動(dòng)！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合解決方案 權(quán)威認(rèn)證 中國(guó)首個(gè)！華為云 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)榮獲國(guó)際CC EAL4+級(jí)別認(rèn)證 再獲認(rèn)可！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)榮獲年度優(yōu)秀創(chuàng)新軟件產(chǎn)品大獎(jiǎng) 重磅發(fā)布！西駿數(shù)據(jù)與華為云GaussDB完成兼容互認(rèn)證來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動(dòng)態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國(guó)大陸和中國(guó)港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對(duì)象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競(jìng)賽。 大賽詳情地址： https://competition.huaweicloud.com/i來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)，不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù)，大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高，而華為云物聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
預(yù)。 大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)課程 通過體系化的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)來自：專題![]()
Insight BI支持實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)大屏展示，用戶可以將關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)以酷炫的方式展示在大屏上，實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況，提高決策效率。綜上所述，UDESK Insight BI相比于其他BI產(chǎn)品具有敏捷的績(jī)效考核分析、自助式可視化分析能力、可交互的數(shù)據(jù)分析報(bào)告和實(shí)時(shí)的酷炫數(shù)據(jù)大屏等優(yōu)勢(shì)。 除了UDESK來自：專題![]()
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![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科![]()
幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)湖，開發(fā)者可通過標(biāo)準(zhǔn)SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖：提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無縫對(duì)接，快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源，并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)來自：百科![]()
海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案：來自：百科![]()
決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)來自：專題![]()
企業(yè)OT數(shù)據(jù)治理： 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 一個(gè)制造型企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會(huì)產(chǎn)生大量的OT域數(shù)據(jù)，但缺乏治理的OT數(shù)據(jù)使用門檻較高，對(duì)企業(yè)的價(jià)值有限。比如，OT數(shù)據(jù)往往數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；OT數(shù)據(jù)量可能非常大，存儲(chǔ)的成本高，數(shù)據(jù)挖掘的代價(jià)較大；OT數(shù)據(jù)時(shí)效性敏感，隨著時(shí)間的推移其價(jià)值迅速降低來自：專題
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