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- 大量數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段：缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：海量數(shù)據(jù)查詢效率低下，數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門檻高，缺少簡單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段：缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科
- 大量數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來自：百科在合規(guī)方面，逗芽表情依托愛奇藝大量影視劇、動(dòng)漫、動(dòng)畫資源，和內(nèi)容版權(quán)方、明星達(dá)成合作，同時(shí)吸引了數(shù)千名表情包藝術(shù)家入駐，提供了安全合規(guī)的圖片源。 在技術(shù)方面，逗芽表情發(fā)展了完整的表情制作、生產(chǎn)、分發(fā)、運(yùn)營、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、個(gè)性化算法的能力支持。在多個(gè)大體量應(yīng)用中落地并提供了大量數(shù)據(jù)分析挖掘機(jī)制，反哺來自：云商店
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基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高；來自：百科![]()
to Offline）等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析， GaussDB (DWS)的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(來自：百科![]()
數(shù)據(jù)運(yùn)營效率低，業(yè)務(wù)環(huán)境的快速變化帶來大量多樣化的數(shù)據(jù)分析報(bào)表需求，因?yàn)槿狈Ω咝У臄?shù)據(jù)運(yùn)營工具平臺(tái)，數(shù)據(jù)開發(fā)周期長、效率低，不能滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營決策人員的訴求； 數(shù)據(jù)運(yùn)營成本高，數(shù)據(jù)未服務(wù)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)拷貝多、數(shù)據(jù)口徑不一致，同時(shí)數(shù)據(jù)重復(fù)開發(fā)，造成資源浪費(fèi)； 數(shù)據(jù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn) 企業(yè)內(nèi)部存在大量數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致數(shù)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)處理能力：深拓BI系統(tǒng)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可以處理大量的數(shù)據(jù)，滿足企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求。4. 易用性：深拓BI系統(tǒng)的操作界面友好，易于使用，用戶無需具備專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能，就可以輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 定制化服務(wù)：深拓BI系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。6來自：專題![]()
數(shù)據(jù)接入備份 將大量滾動(dòng)日志文件傳輸?shù)皆贫俗鰝浞?，用于?shù)據(jù)丟失或異常后的恢復(fù)和故障分析。同時(shí)大量小文本文件可合并轉(zhuǎn)儲(chǔ)為大文件，提高數(shù)據(jù)處理性能。 圖3場景示例圖 IOT分析應(yīng)用 通過在車載設(shè)備中集成IoTDA，并配置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到DIS，實(shí)時(shí)上傳車輛狀態(tài)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，采用云上數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)來自：百科![]()
隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大和客戶需求的日益復(fù)雜，Dataxet發(fā)現(xiàn)當(dāng)前開發(fā)人力有限，難以支撐業(yè)務(wù)上線的緊急需求；同時(shí)社交媒體分析平臺(tái)DTX360從消息隊(duì)列中快速讀取處理大量數(shù)據(jù)，需要快速彈性大量計(jì)算資源。如何降低運(yùn)營成本并加速產(chǎn)品迭代成了Dataxet的難題。 2022年，Dataxet初識(shí)華為云FunctionGrap來自：百科![]()
立即前往 初識(shí)華為云IoT數(shù)據(jù)分析 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)。本課程為大家介紹物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)相關(guān)特性及使用。 立即前往來自：專題![]()
伴提供）、安全加固、網(wǎng)站監(jiān)控、可視化數(shù)據(jù)分析等端到端建站服務(wù)。 平臺(tái)中立，安全可靠 保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，保證業(yè)務(wù)中立和不觸碰數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)始終穩(wěn)定運(yùn)行和快速響應(yīng)，保障用戶體驗(yàn)，為企業(yè)贏得用戶市場打下良好基礎(chǔ)。 大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)營銷 利用大數(shù)據(jù)分析，輕松實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，及時(shí)了解用戶需求，來自：百科![]()
市場數(shù)據(jù)等，提供全面的數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)從多角度、全方位了解企業(yè)的運(yùn)營情況。4. 易用性：深拓BI系統(tǒng)的操作界面友好，易于使用，用戶無需具備專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能，就可以輕松使用該系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 實(shí)時(shí)性：深拓BI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，提供最新的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助企業(yè)及時(shí)了解企業(yè)的運(yùn)營情況，做出快速的決策。6來自：專題![]()
來自：百科![]()
學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為幾個(gè)步驟：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的 在開始數(shù)據(jù)分析之前，必須明確要分析來自：百科![]()
Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) ParsingEngine:接收SQL請(qǐng)求，分發(fā)任務(wù)；來自：百科![]()
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入DWS。來自：百科![]()
IoT聯(lián)接服務(wù) IoT邊緣 IoTEdge 將云端智能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備 邊緣計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng) IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) IoT數(shù)據(jù)分析IoTA 提供物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一站式分析服務(wù)，分析效率提升10倍 數(shù)據(jù)分析 可視化 物聯(lián)網(wǎng) IoT聯(lián)接服務(wù) 全球SIM聯(lián)接 全球設(shè)備就近接入云站點(diǎn)，智能選網(wǎng)，享受當(dāng)?shù)刭Y費(fèi)，接入更省錢來自：專題![]()
據(jù)權(quán)限控制到表/列，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)部門間數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 建議搭配以下服務(wù)使用 OBS、DIS、DAYU 圖3運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵來自：百科![]()
Express提供的由成百上千節(jié)點(diǎn)組成的加速集群，相比本地托管集群，效率提升數(shù)百倍。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入DWS。來自：專題![]()
。 轉(zhuǎn)儲(chǔ)至 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)DIS提供日志長期存儲(chǔ)能力和豐富的大數(shù)據(jù)分析能力。DIS可以將大量日志文件傳輸?shù)皆贫俗鰝浞?，進(jìn)行離線分析、存儲(chǔ)查詢及機(jī)器學(xué)習(xí)，還能用于數(shù)據(jù)丟失或異常后的恢復(fù)和故障分析。同時(shí)大量小文本文件可合并轉(zhuǎn)儲(chǔ)為大文件，提高數(shù)據(jù)處理性能。 轉(zhuǎn)儲(chǔ)至分布式消息服務(wù)DMS來自：專題
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