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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数据处理中心。支持数据建模、数据集成、来自：百科![]()
▎开放数据格式更加适合灵活建模分析 大数据如今已经从早期的批量加工深入到政企客户全业务场景，但如果还采用传统的FS-LDM方式建模，将会面临灵活性差、周期长、成本高的问题。处于业务高速发展期的客户，往往要求数据平台要灵活、高效。 大数据技术通过开放的数据格式，帮助客户快速构建面向不同使用者的贴来自：百科![]()
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库，其主要面向海量数据分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移来自：百科![]()
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算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 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来自：专题![]()
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