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业务数据流实时整合,及时对经营决策进行优化与调整。 图3增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据,为了快速获取数据价值,需要对数据进行实时分析,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。来自:百科分布式云原生架构及技术优势 分布式云原生用户场景 用户场景 应用算力供给新模式 应用流量治理新模式 应用与数据协同新模式 金融场景——多层次数据联动,跨云应用迁移、弹性伸缩、容灾管理 金融场景——多层次数据联动,跨云应用迁移、弹性伸缩、容灾管理 优势 - 数据跟随应用流转 围绕云原生应用构建自动化的应用迁移、克隆能力来自:专题
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来自:百科分布式云原生U CS 实现海量终端及边缘侧设备、应用的协同管理,加速金融行业智能安防、智慧网点的建设。 ●多云统一协同 分布式云原生UCS构建多地多中心的金融数字化业务架构,实现跨云跨数据中心的统一治理。 建议方案 图1 金融行业场景方案 汽车行业场景 应用场景 对于金融行业用户,新兴互联网业务的快速发展和业来自:专题
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景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理(企业的业务运营),而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职,互不干扰。简单一句话可以把它理解为,数据库主要负责数据更新,数据仓库主要负责数据分析。 数据仓库服务 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合来自:百科超强写入:相比于其他服务,拥有超强写入性能。 · 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。来自:专题Express将查询分析扩展至 数据湖 。基于华为GaussDB产品的云原生服务,兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 数据仓库发展现状: 在金融,电信,零售等多个行业发展迅速; 体系架构,技术发展成熟; 不断完善面向业务的场景分析; 数据仓库发展趋势: 需求多样化; 管理数据量急剧增大;来自:百科级数据协同分析“可用不可见”,推动数据要素的可信流通和开发利用。 TICS 应用场景多,均与我们工作生活密切相关 在金融领域,通过隐私计算技术引入外部数据提高普惠金融、风控管理、精准营销等效果。可以精准识别潜在客户,精准评价客户的资质,加强防洗钱,降本增效,提升内部合规率。 在银行来自:百科