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数据进行实时分析，DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。 实时监控与预测 围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。 AI融合分析来自：百科![]()
系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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云知识 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 时间：2021-03-12 14:24:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战在于： 降低存储成本 提升处理效率管理数据质量充分数据挖掘如何通过数据的冷热分级来自：百科![]()
GaussDB(DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业，让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。来自：百科![]()
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类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
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库仓一体：逻辑集群，支持一套集群容纳数据集市、数据仓库。 一站式BI解决方案 企业积累的海量数据及各种数据资产，体量庞大，需高性能大数据平台支撑进行全量数据分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直观的、关联性的、可视化的运营数字化分析平台 ，以数据分析来驱动业务价值提升及管理提升。 优势 多源数来自：专题
