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- 金融数据仓库主题划分 内容精选 换一换
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金融 数据仓库 解决方案 金融数据仓库解决方案 助力金融行业实现云化分布式转型,从容应对持续猛增的数据洪水,结合完整的数据链路服务和产品体系,能够整合金融复杂的数据来源,通过高速数据流转和深度分析,为金融业打造端到端的实时、简单、安全可信的融合数据仓库解决方案 助力金融行业实现云化分来自:解决方案为什么要使用数据仓库? 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景,并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自:专题
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数据调研 基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研,输出企业业务流程以及数据主题划分。 基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研,输出企业业务流程以及数据主题划分。 数据调研 标准设计 按照业务需求新增码表及数据标准 按照业务需求新增码表及数据标准 标准设计来自:专题来自:百科
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据处理和复杂查询场景的考验。 云数据库 GaussDB 金融级高可用与全密态安全 金融级两地三中心高可用 GaussDB提供了多种高可用方案,包括同城AZ内高可用、跨AZ高可用、异地跨Region的两地三中心容灾方案,满足金融级监管要求。GaussDB通过独有的Switch Tur来自:专题
、整库、增量、周期性数据集成。 规范设计 作为 数据治理 的一个核心模块,承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能,提供智能数据规划、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,降低用户使用来自:百科