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- 数据仓库和数据治理 内容精选 换一换
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扩展性，基于MPP的 数据仓库 系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较来自：百科
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主 数据管理 是数据标准落地和提升数据质量的重要手段，是企业级数据治理的重要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致(定义和实际物理数据的一致)。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心来自：专题![]()
总览 默认首页是总览页面，显示了数据表的报警和阻塞情况。 主要包括以下几部分内容： 所选周期内的作业数、实例数、异常表数，以及各种实例运行状态的分布和变化趋势情况。 当天告警分类统计、当天数据表告警统计、最近7天规则告警分类趋势的统计和最近7天规则数量的趋势。 规则模板 质量规则来自：专题![]()
EL表达式使用简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 补数据：手工触发周期方式调度的作业任务，生成过去某时间段内的实例。 基本概念总体讲解 产品优势 前往数据治理中心产品优势详情 一站式数据运营平台 全链路数据治理管控 丰富的数据开发类型 统一调度和运维 可复用行业知识库来自：专题![]()
围定期沟通数据治理工作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导组的愿景和长期目标，建立和管理数据治理流程、阶段目标和计划，设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。来自：百科![]()
智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 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来自：百科![]()
云知识 什么是数据治理组织架构框架 什么是数据治理组织架构框架 时间：2020-09-09 10:36:02 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建来自：百科![]()
Hive表构建图数据并自动导入 GES 数据治理中心 您可以将原始数据表按照GES数据导入要求处理为标准点数据集和边数据集，并通过自动生成元数据功能，将图数据定期导入到GES服务中，并对数据进行可视化图形分析。 您可以将原始数据表按照GES数据导入要求处理为标准点数据集和边数据集，并通过自动生成来自：专题![]()
生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科![]()
把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库一般来说采用了一些和标准的面向事务的数据库(Oracle，MS SQL Server，MySQL等)不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了来自：百科
