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- 數(shù)據(jù)自動(dòng)分析標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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：百科為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力： 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值：了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念，通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)服來自：專題
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來自：百科初識(shí)華為云IoT數(shù)據(jù)分析 初識(shí)華為云IoT數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2020-12-10 16:53:19 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析（IoT Analytics）基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化，為開發(fā)者提供一站式服務(wù)，降低開發(fā)門檻，縮短開發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 時(shí)間：2021-03-12 14:59:24 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 1. 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)； 2. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理； 3. 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化；來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時(shí)間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(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)庫中要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(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)庫產(chǎn)品中的DD（Data來自：百科![]()
決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場景：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景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)來自：專題![]()
華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 時(shí)間：2020-12-08 14:39:37 什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數(shù)據(jù)服務(wù)，及大數(shù)據(jù)處理解決方案架構(gòu)與應(yīng)用，帶著這些問題開啟課程的學(xué)習(xí)吧！ 課程簡介 本課程主要講述華為云大數(shù)據(jù)解決方來自：百科![]()
GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 統(tǒng)一分析入口：以GaussDB(DWS)的S來自：百科![]()
云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級(jí)，來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL存儲(chǔ)空間自動(dòng)擴(kuò)容 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL存儲(chǔ)空間自動(dòng)擴(kuò)容 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL當(dāng)實(shí)例存儲(chǔ)空間達(dá)到閾值時(shí)，我們可以設(shè)置存儲(chǔ)空間自動(dòng)擴(kuò)容來應(yīng)對(duì)，保證業(yè)務(wù)持續(xù)平穩(wěn)運(yùn)行。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時(shí)間：2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫 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![]()
HANA數(shù)據(jù)庫，以實(shí)現(xiàn)對(duì)HANA數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫備份。 場景介紹 某企業(yè)購買了云服務(wù)器，并在上面安裝了HANA 2.0單機(jī)版數(shù)據(jù)庫，用于存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，隨著數(shù)據(jù)量的增加，之前的崩潰一致性保護(hù)已經(jīng)滿足不了RTO、RPO的要求，決定采用應(yīng)用一致性備份，減小RTO與RPO。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 準(zhǔn)備項(xiàng)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 自動(dòng)備份 自動(dòng)備份 時(shí)間：2020-12-03 17:48:23 RDS系統(tǒng)自動(dòng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實(shí)例的全量備份。用戶可以配置自動(dòng)備份開始時(shí)間段和自動(dòng)備份保留期。 鏈接：https://support.huaweicloud.com/usermanual-rds/rds_08_0004來自：百科![]()
云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時(shí)間：2021-03-12 19:53:49 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲(chǔ)配置：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行。第一步對(duì)存儲(chǔ)進(jìn)行相關(guān)配置；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(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 數(shù)據(jù)庫設(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) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時(shí)間：2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含： 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對(duì)象，比如產(chǎn)線，樓層，設(shè)備，人等；來自：百科![]()
原因是那些通用的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并未是專門針對(duì)IoT數(shù)據(jù)分析所提供的。 如何才能做好一個(gè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢？個(gè)人覺得有如下幾個(gè)要點(diǎn)： 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來，并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型，將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán)，特別是復(fù)雜的場景更是如此。來自：百科![]()
、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營效率應(yīng)用場景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營 ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù)，幫助客戶通過抄表數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)用戶消費(fèi)行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自：百科
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