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  • etl数据仓库建模方法 内容精选 换一换
  • 智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能,有利于改善数据质量,有效支撑经营决策。 数据开发 大数据开发环境,降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排等操作,轻松完成整个数据的处理分析流程。
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  • etl数据仓库建模方法 更多内容
  • 面:1. 数据建模:该产品支持多种主流数据库和数据源,可以进行跨库、跨数据源的连接,支持建立时间、区域、字段层次,可以根据实际业务需求进行自定义字段和过滤器的设置,方便用户进行数据建模和分析。2. 权限控制:该产品支持列级别和行级别的数据权限控制,可以对报表和建模进行权限控制,保证数据的安全性和隐私性。3
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    您购买模板的区域与已购买的企业门户所在区域不同,请先切换到购买企业门户的区域,再购买模板。 企业门户备案时提示要先关闭网站,该怎么解决? 方法一:先将已经绑定企业门户域名解绑,备案完成后,重新绑定。 方法二:在企业门户控制台的“后台管理 > 站点编辑”中,选择“设置 > 网站设置”,勾选“网站下线”,单击“保存
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    自定义功能:支持自定义字段,过滤器,实时更改计算方法等功能,可以满足企业不同的业务需求。5. 服务支持:如果企业在使用过程中有任何疑问,可以联系客户经理获取帮助,提供了良好的售后服务。6. 灵活购买:企业可以根据实际业务需求购买虚拟机、网络部署软件、数据仓库服务规格等,不会造成资源浪费。总的来
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    理解一旦确定下来,就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 模型设计:应用关系建模和维度建模方法,进行分层建模。 关系建模:基于关系建模,新建SDI层和DWI层两个模型。 维度建模:基于维度建模,新建DWR层模型并发布维度和事实表。 指标设计:新建业务指标和技术指标,技术指标又分为原子指标、衍生指标和复合指标。
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    四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同,模型驱动的分析架构: 1.贯穿整体业务始终的数据模型,一致体验,去ETL化 2.边缘计算SDK,边缘侧可部署数据分析逻辑,增强时效性 关键问题: 1.期望构建标准化的数据模型,达到去ETL化的效果,可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。
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    方面:1. 数据建模:该产品支持多种主流数据库和数据源,可以进行跨库、跨数据源的连接,支持建立时间、区域、字段层次等,可以根据实际业务需求进行自定义字段和过滤器的设置,方便进行数据建模和分析。2. 权限控制:该产品支持列级别和行级别的数据权限控制,可以对报表和建模进行权限控制,保护企业数据的安全性。3
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