- 數(shù)據(jù)的整理與展示 內(nèi)容精選 換一換
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后遇到的所有問題并做好分類記錄,通過公式自動(dòng)進(jìn)行問題的拆分,然后由不同的部門在不同的區(qū)域同步跟進(jìn)狀態(tài)。自動(dòng)化的拆分整理,無需人工通知和更新。 舉個(gè)例子,僅退款的售后情況交由財(cái)務(wù)處理,客服人員只需創(chuàng)建一個(gè)僅退款的信息表,然后使用「跨表格引用」從售后信息總表中引用僅退款的數(shù)據(jù),新表格來自:云商店來自:百科
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業(yè)用戶的商業(yè)決策,從日常運(yùn)營到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識(shí)別新的經(jīng)營機(jī)會(huì),構(gòu)建市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)用戶通過商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析,展示和傳播,進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測(cè)的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù),通過包括報(bào)表展示,數(shù)據(jù)分來自:百科步驟 2在“實(shí)例管理”頁面,選擇指定的實(shí)例,單擊實(shí)例的名稱。 步驟 3在“基本信息”頁面,進(jìn)行縮容操作。 1.單擊“協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量”后的“刪除”。 2.選擇需要?jiǎng)h除的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)。 3.單擊“下一步”,進(jìn)入“刪除協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)”確認(rèn)界面。 4.確認(rèn)要?jiǎng)h除的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)正確無誤后,單擊“提交”進(jìn)行協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)縮容來自:專題
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地址段。云數(shù)據(jù)庫RDS實(shí)例運(yùn)行在租戶獨(dú)立的虛擬私有云內(nèi),可提升云數(shù)據(jù)庫RDS實(shí)例的安全性。 數(shù)據(jù)庫-數(shù)據(jù)刪除 刪除云數(shù)據(jù)庫RDS實(shí)例時(shí),存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫實(shí)例中的數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫實(shí)例所掛載的磁盤,也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。刪除的實(shí)例可以通過保留的手動(dòng)備份恢復(fù)實(shí)來自:專題
的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 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)來自:百科
事件監(jiān)控提供了事件類型數(shù)據(jù)上報(bào)、查詢和告警的功能。方便您將業(yè)務(wù)中的各類重要事件或?qū)υ瀑Y源的操作事件收集到 云監(jiān)控 ,并在事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行告警。 自定義事件監(jiān)控與自定義監(jiān)控的區(qū)別: 自定義事件監(jiān)控用于解決非連續(xù)的事件類型監(jiān)控數(shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景; 自定義監(jiān)控用于解決周期性、連續(xù)采集的監(jiān)控數(shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景。來自:百科
DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。來自:百科
要部署數(shù)據(jù)倉庫服務(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)倉庫集群。 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)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(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
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的面臨的新挑戰(zhàn)主要來自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性來自:百科
量化”,將多源、多種類的各部門數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。 提升政府治理能力 大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠揭示傳統(tǒng)技術(shù)方式難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,推動(dòng)政府數(shù)據(jù)開放共享,促進(jìn)社會(huì)事業(yè)數(shù)據(jù)融合和資源整合,提升政府整體數(shù)據(jù)分析能力,為有效處理復(fù)雜社會(huì)問題提供新的手段。 政府及公共事業(yè)解決方案來自:百科
到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析,最后到應(yīng)用與消費(fèi)層,通過對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作(采集、處理、分析和應(yīng)用),構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)核心關(guān)鍵應(yīng)用如ERP、CRM、PDM等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來講,經(jīng)過數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)DRS采集后,遷移至云上數(shù)據(jù)庫,華來自:百科
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自:專題
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