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利用DWS进行数据清洗加工,支持数据更新; 利用DWS的标准SQL实现数据复杂关联查询。 客户价值: 数据处理耗时从1天降至3个小时; 开发人员基于SQL语言可快速开发分析应用,同时将可分析维度从2-3个扩展为5-10个,扩充业务范围; 在DWS中维护维度数据,再更新ES中数据,降低了数据更新的工作量。 文中课程来自:百科规范设计 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,降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大来自:百科
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来自:百科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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