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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：百科业传统 数据仓库 ，比如Oracle、Greenplum等。 简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建 快速将线下数据迁移上云，将数据集成到云上大数据服务中，并在DAYU的界面中就可以进行快速的数据开发工作，让企业数据体系的建设变得如此简单。来自：百科
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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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数据库的事务管理和运行管理：数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理和控制，以保证事务的正确运行，保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复； 5.数据库的建立和维护功能：包括数据库初始数据的输入和转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等，来自：百科![]()
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