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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reSQL/Oracle生态。 自建数据仓库、数据仓库on云主机、华为云DWS三者比较分析 自建数据仓库 购买并安装服务器、系统、数据仓库等软硬件； 租用机房，费用高昂； 招聘专业DBA，运维人员。 数据仓库 on 云主机 购买并安装数据仓库软件； 租用云主机； 招聘专业DBA运维人员。来自：百科
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展，对于面对多样性数据需要匹配业务特定场景的多样化诉求，能力太过单一。 传统大数据。早期政企往往按业务部门需求，分开建设批处理集群、流处理集群，烟囱式建设导致建设成本居高不下。多系统平台运维复杂，还存在大量数据冗余，造成ETL来回搬迁，制约了政企数据发挥要素关键价值。 湖外建仓。来自：百科![]()
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脚本，查看执行计划等。 数据仓库服务 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时来自：百科![]()
建大数据体系，采用湖仓一体技术支撑300+总行、分行及子公司的平台化大数据应用开发。招商银行则依托FusionInsight支撑全量数据湖建设，实时智慧风控平台风险案件下降80%+，挽回防堵损失30+亿元。民生银行和威海银行也分别采用FusionInsight实现云原生、Lake来自：百科![]()
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析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
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总行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企业数据仓库)联合创新项目。 2015年：华为与工商银行联合创新，Gauss OLAP数据库开始在工商银行上线，逐步替换了友商数据仓库一体机产品 2016年：华为高斯部启动分布式OLTP数据库的研发工作 201来自：专题
