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企业积累的海量数据及各种数据资产，体量庞大，需高性能大数据平台支撑进行全量数据分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直观的、关联性的、可视化的运营数字化分析平台 ，以数据分析来驱动业务价值提升及管理提升。 优势 多源数据接入：多源数据采集，打破数据孤岛，形成统一的数据展现平台。来自：专题![]()
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，其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理来自：百科![]()
帮助物联网数据开发者快速构建物联网数据湖，开发者可通过标准SQL开发IoT数据分析任务，并轻松处理TB-EB级别物联网大数据 数据湖：提供成本低廉的海量数据存储能力，与物联网 设备接入服务 无缝对接，快速接入物联网数据源，并基于物联网资产模型，对物联网数据进行预处理，为数据分析做好准备来自：百科![]()
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高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 4.高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 5.低成本：与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低来自：百科![]()
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