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goDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各类数据（业务数据、用户行为数据、招投标数据等），实现一站式数据存储、加工、分析，支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。来自：百科![]()
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快速将线下数据迁移上云，将数据集成到云上大数据服务中，并在DAYU的界面中就可以进行快速的数据开发工作，让企业数据体系的建设变得如此简单。 优势 数据集成一键式操作 通过在服务界面配置化操作，可实现线上线下数据快速集成到云数据仓库。 支持多种数仓服务类型 根据需求，可以灵活选择数据服务类来自：百科![]()
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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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表盘上图表使用的数据都是从数据仓库当中通过查询实时提取出来的。很多商业智能系统都在一定程度上提供仪表盘的功能。 探索式和交互式数据分析 探索式数据分析是一种用来分析总结数据特征属性的方法，一般来说都是和数据可视化结合在一起发挥作用。数据探索人员可以预先假设一个数据模型，然后用统计来自：百科
