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- 数据仓库企业数据模型 内容精选 换一换
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业务元数据、技术元数据和操作元数据，要求将企业所有概念数据模型、逻辑数据模型以及物理数据模型系统化地管理起来，同时建设企业数据地图及数据血缘关系，为数据调用、数据服务、数据运营及运维提供强有力的信息支撑。 数据服务 数据服务通过在整个企业范围统一数据服务设计和实现的规范并进行数据来自：专题来自：专题
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数据库系统已经成为计算机信息系统和智能应用系统的核心技术之一和重要基础。其发展特点主要有以下三个方面： 1、数据库的发展集中表现在数据模型的发展上。 数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分，数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其它计算机技术交叉结合。来自：百科
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云 分布式缓存Redis企业版优势_分布式缓存Redis企业版特点 分布式缓存有什么作用_中间件_本地缓存和分布式缓存差异-华为云 分布式缓存服务Redis优势_分布式缓存服务Redis_华为云 分布式缓存Redis稳定性怎么样_分布式缓存Redis_企业版-华为云 分布式缓存服来自：专题![]()
业标准，对每一行数据、每一个字段的具体取值进行标准化，从而提升数据质量和易用性。 数据建模 构建统一的数据模型体系，通过规范定义和数据建模，自顶向下构建企业数据分层体系，沉淀企业数据公共层和主题库，便于数据的流通、共享、创造、创新，提升数据使用效率，极大的减少数据冗余，混乱，隔离，不一致以及谬误等。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 时间：2021-03-08 14:42:45 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠来自：百科![]()
逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复用。此外，还提供在数据模型的文档页面直观查看所有来自：专题![]()
网、游戏等领域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文档数据模型。在读写性能、灵敏性、可靠性等方面有卓越的优势。适用于具有高并发读写、海量数据存储扩容的互联网、IoT场景 兼容Cassandra接口 支持宽列数据模型。基于计算存储分离的分布式架构，使其拥有超强写入性能，适用于IoT、实时推荐、金融反欺诈检测等场景来自：百科![]()
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![]()
四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科![]()
传统数仓在大数据时代的劣势 时间：2021-03-03 16:46:24 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 Express将查询分析扩展至数据湖。基于华为GaussD来自：百科![]()
GaussDB (DWS)，正式获得信息技术安全性评估标准CC EAL2 + ALC_FLR.2级别认证，是目前中国唯一获得CC安全认证的数据仓库产品。 对于用户在使用过程中因不确定因素所带来风险和威胁，华为云GaussDB(DWS)有充分和正确的应对措施，能够保护客户数据资产安全无虞。来自：专题![]()
兼容多款NoSQL数据库接口 兼容Cassandra接口 支持宽列数据模型。基于计算存储分离的分布式架构，使其拥有超强写入性能，适用于IoT、实时推荐、金融反欺诈检测等场景。 兼容MongoDB接口 支持文档数据模型。在读写性能、灵敏性、可靠性等方面有卓越的优势。适用于具有高并发读来自：百科![]()
BS源数据导入数据仓库，完成数据的简易查询。 GaussDB(DWS)热门视频 看视频轻松了解和使用DWS 数据仓库服务产品介绍 04:38 数据仓库服务快速入门 03:29 DWS助力消费者BG大数据平台云化 05:30 数据仓库服务集群管理 05:30 数据仓库服务产品介绍 04:38来自：专题![]()
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![]()
[博客]Data+，打工人的数据处理“智能王” 管理控制台 帮助文档 数据工坊应用场景 未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。来自：专题
