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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(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案:來(lái)自:百科以為不同角色、不同權(quán)限、不同數(shù)據(jù)類型執(zhí)行不同的脫敏方案,從而確保返回的數(shù)據(jù)可用而安全。下圖為一個(gè)簡(jiǎn)單的靜態(tài)脫敏和動(dòng)態(tài)脫敏示例,可以看出兩者的不同。 GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)脫敏功能,摒棄業(yè)務(wù)應(yīng)用層脫敏依賴性高、代價(jià)大等痛點(diǎn),將數(shù)據(jù)脫敏內(nèi)化為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品自身的安全能力,提供了來(lái)自:百科
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分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏,為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算的關(guān)來(lái)自:專題新能源車的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 當(dāng)前新能源車都已聯(lián)網(wǎng),并且高頻持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到云端,如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理和分析是車企面臨的一個(gè)重要課題。通過(guò)使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù),可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。 優(yōu)勢(shì) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)作為整合了數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
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【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(lái)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(lái)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(lái)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(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自:專題華為云計(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(lái)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(wèn)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(lái)自:百科
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