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主题设计是通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 数据架构 数据治理中心 主题设计 数据治理中心 DataArts Studio 新建码表 码表，也称lookup表、数据字典表，一般由中英文名称编码组成，由可枚举数据构成，存储枚举数据名称与编码的映射关系。来自：专题
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满足高性能高可靠的诉求。 对于数据仓库场景，在选择云硬盘规格时，我们建议选用超高IO云硬盘，因为超过IO云盘可以满足低延迟、高读写速率以及大吞吐量的应用需求。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将来自：百科
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无需做全量数据搬移和转化， 提升分析效率。 海量历史数据分析查询响应时间：小时级 分钟级，性能较HiveQL性能提升10倍。 节省2/3报表开发人力，开发周期从每张1~2周减少至0.5小时。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 数据仓库服务 数据仓库服务基于华为 FusionInsight来自：百科![]()
的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 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、数据库设计来自：百科![]()
CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性； 扩展性 开放架构，按需水平扩展，容量和性能线性增长； 表级别在线扩容技术，保障扩容期间业务不中断、无感知； 易用性 一站式可视化集群管理，运维便捷； SQL On OBS，实现互联互通，且兼容标准SQL； 应用开发和迁移工具列表； 易管理 全面集群监控与告警、自动增量备份；来自：百科![]()
数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 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提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 相关推荐 阅读指引 阅读指引 为什么要使用公有云数据仓库服务GaussDB(DWS) ？ 为什么要使用公有云数据仓库服务GaussDB(DWS) ？来自：百科![]()
华为云计算 云知识 智能抄表解决方案架构 智能抄表解决方案架构 时间：2021-03-17 16:30:23 shuzihuabangong cloud 智能抄表解决方案围绕城市工商户和居民水表、气表等智能远传抄表场景，结合NB-IoT技术，提供包括IoT平台、企业智能、应用服务来自：百科![]()
Pro涵盖了整个系统的开发周期，包括事务进程、分析、动态模型、组件和布局等非功能操作。 5. 高精度图表：这款软件还增加了大量的新元素，如新元素浏览器，可以快速查找和使用，并驱动模型的其他方面。它还拥有精简的图表样式，让利益相关者都能轻松理解。 6. 强大的图标渲染引擎：SparxSystems Enterprise来自：专题![]()
【业务迁移难】：现有数据库种类多，业务迁移工作量大。 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汇聚各业务数据库数据，实现统一数据存储和分析； 结合BI工具，实现数据可视化。 客户价值： 数据统一存储，统一分析，支持客户实现综合数据分析挖掘；来自：百科![]()
随着IT、信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。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。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 图2大数据融合分析 优势 统一分析入口 以DWS的SQL作为上层应来自：百科![]()
Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB(DWS)中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 【查看更多详情】 教程：导出ORC数据到 MRS GaussDB(DWS)数据库支持通过HDFS外表导出ORC格式数据至MRS，通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导来自：专题![]()
intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持自动数据全量、增量备份，提升数据可靠性。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
I报表、精准推荐等场景。 客户价值： 数据统一分析、管理效果显著，节约50%数据处理时间； 降低开发、运维投入，成本下降50%； 解决原有系统数据查询慢或没结果的问题。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
。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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