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- 数据仓库多维建模主题建模 内容精选 换一换
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的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据来自：百科务系统模型，并基于该模型对物联网数据进行实时关联计算、智能关系分析等处理。 可视化资产模型开发环境：所见即所得图形化建模引擎、简化复杂资产开发难度、支持10层级建模； 用户自定义函数（UDF）虚测点运算：丰富的计算算子如四则运算、科学计数法、三角函数、滑窗滚窗、流计算等； 资产模来自：百科
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数据开发更快——模型感知，资产/设备模型贯穿数据开发全流程，提升数据分析效率；支持批量/模板驱动/知识图谱等快速建模能力，预置丰富IoT流分析算子，图形化开发体验；快捷的多维时序洞察能力，开箱即用；IoT全场景分析能力一站式开发。 应用构建更快——支持丰富的开放接口，包括 RES T, JDBC来自：百科来自：百科
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基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 5、数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现，并与 数据治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大数据协同开发平台，帮助用户轻松完成数据建模、数据集成、脚本开发、作业调度、运来自：专题![]()
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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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最初的IDEF方法是在美国空军ICAM项目建立的，最初开发3种方法：功能建模(IDEF0)、信息建模(IDEF1)、动态建模(IDEF2)，后来，随着信息系统的相继开发，又开发出了下列IDEF族方法： 数据建模（IDEF1X）、过程描述获取方法（IDEF3）、面向对象的设计（OO设来自：百科![]()
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数据使能咨询、实施、运营服务，端到端满足空管行业要求。 以数据为基础，实现业务协同，构建行业生态 建立数据主题模型，统一数据标准，实现面向业务协同和空管价值链场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，构建行业数据生态。 通过新一代技术提供灵活快速的数字服务 构建基于微服务架构和Devo来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS核心技术优势 数据仓库DWS核心技术优势 时间：2021-03-05 15:02:23 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科
