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IDC调研显示，大数据与分析成为政企数字化转型第一要务，但是企业在使用大数据技术过程中还面临一些挑战。在2023年1月，《大数据技术前瞻》中提到大数据技术的四大挑战与十大趋势，其中超大规模数据如何组织和管理，数据量指数级增长时效性差，数据如何打破多源异构造成的隔阂，从单域走向跨域数据融合，数据质量评估等来自：百科时间：2020-09-09 09:49:23 规范设计：数据建模可视化、自动化、智能化 DAYU规范设计践行 数据治理 方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、来自：百科
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的数据展现平台。 统一分析决策平台：多维分析企业经营数据，有效支撑企业的经营决策。 多场景展现：搭配BI工具多终端数据展现PC端/移动端/大屏，满足业务部门各种报表诉求。 数据湖 分析 整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。DWS Expres来自：专题![]()
云知识 GaussDB (DWS)的产品架构 GaussDB(DWS)的产品架构 时间：2021-06-17 11:33:41 数据库 GaussDB(DWS)拥有分布式的架构，具体如下图。它的产品架构有如下的特点： 1. 分布式、按需扩展 分布式架构，组件主备/多活高可靠设计； 存算分离，按需独立扩展。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 资源专属服务方案架构 资源专属服务方案架构 时间：2020-09-11 11:08:59 资源专属服务是面向企业、政府、金融等客户，提供专属的计算、存储资源池及配套的云服务解决方案。租户独享专属资源池及配套云服务。专属资源池与公共租户资源物理隔离，满足特定性能来自：百科![]()
、应用层等多层次水平分工的架构，各层之间接口标准化、规范化，大简化了每一层的技术复杂度，各层IT产业链获得了大繁荣与大发展。 然而，当这个架构分层发展到一定阶段，弊端逐步显现。随着企业信息化进程的不断推进，企业IT系统的使用者和维护者逐渐发现，分层架构体系存在着诸多弊端： 1、软来自：百科![]()
华为云计算 云知识 什么是VPC产品架构 什么是VPC产品架构 时间：2021-07-02 13:41:35 VPC 云服务器 VPC产品架构 用户可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性。用户可以通过VPC方便地管理、配置内部网络，进行安全、快捷的网络变更。来自：百科![]()
ORACLE 数据仓库 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE数据仓库 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直观的建模与设计工具，完美的企业级可视化解决方案，分析，建模，测试和维护您的所有系统，软件，流程和架构。来自：专题![]()
据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 产品架构如图1所示。来自：百科![]()
ModelArts 自定义镜像规范 ModelArts 自定义镜像规范 ModelArts推理部署，使用容器镜像创建AI应用，需要提前在本地开发模型，制作自定义镜像，上传至容器镜像SWR服务，制作AI应用的自定义镜像需满足ModelArts定义的规范。 ModelArts推理部署来自：专题![]()
粒度（如会员）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。 数据架构基本概念讲解 数据架构产品功能 数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 DataArts Studio 数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总来自：专题![]()
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![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 时间：2021-03-08 14:54:32 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
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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