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  • 数据仓库数据集市设计 内容精选 换一换
  • goDB数据无法做复杂关联分析; 数据存储在不同库,不易进行统一管理和维护。 解决方案: 以 数据仓库 服务DWS为核心,构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台; 利用DWS汇聚各类数据(业务数据、用户行为数据、招投标数据等),实现一站式数据存储、加工、分析,支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。
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    程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容,适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型: 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型:掌握维度表和事实表的概念和设计方法 3
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    华为云计算 云知识 数据设计的目标是什么 数据设计的目标是什么 时间:2021-06-02 09:39:43 数据数据设计的目标,是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。 高效的运行环境包括: 数据数据的存取效率; 数据库存储空间的利用率; 数据库系统运行管理的效率。
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  • 华为云计算 云知识 数据设计需求分析的要求 数据设计需求分析的要求 时间:2021-06-02 09:51:13 数据库 在做数据设计的需求分析时,需要: 1. 了解现有系统的运行概况; 2. 确定新系统的功能要求; 3. 收集能够实现目标的基础数据及相关的业务流程。 文中课程
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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。
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    SQL语句进行数据加载、数据查询和数据分析。 Data Studio是一款用于连接数据库的客户端工具,有着丰富的GUI界面,能够管理数据库和数据库对象,编辑、运行、调试SQL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
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    同业务数据的分层解耦,即保障了灵活性,又保障了时效性,更是实现全局数据的一致性,保障数据的“清洁”,也进一步减轻了数据治理的负担。 · 全生命周期数据开发和数据治理,提高数据质量 数据治理是数据分析正确的前提,数据治理为政企客户提供多源数据的集成,通过数据开发编排实现数据作业的E
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    增强,在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核,在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器,以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技,包括机器码级别的向量计算
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    云知识 数据设计需求分析的意义 数据设计需求分析的意义 时间:2021-06-02 09:49:24 数据库 需求分析阶段主要是收集信息并进行分析和整理,为后续阶段提供充足信息。 需求分析是整个数据设计的基础。是最困难,也可能最耗时的阶段。需求分析没做好,会导致整个数据库设计重新返工。
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    华为云数据库架构设计 华为云数据库架构设计 时间:2020-12-11 11:04:34 数据库是IT系统演进的必然,本课程带您了解华为云数据库服务及其应用实践场景。 课程简介 本课程主要讲述华为公有云数据库与中间件类服务。 课程目标 学完本课程后,您将能够: 了解企业数据库与中间件上云趋势;
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    如何通过Data Studio连接数据仓库? EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? 时间:2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具,有着丰富的GUI界面,能够管理数据库和数据库对象,编辑、运行
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    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 华为云 面向未来的智能世界
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    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 数据仓库DWS动手实践
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    好用的数据处理方案-数据工坊DWR 好用的数据处理方案-数据工坊DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。
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    云知识 华为Cloud Native数据设计原则 华为Cloud Native数据设计原则 时间:2021-06-16 16:41:27 数据库 华为Cloud Native数据设计原则包括: 1. 解耦 计算与存储分离; 主从解耦。 2. 近数据计算下推 IO密集型负载下推到存
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    华为云计算 云知识 数据设计的方法:新奥尔良方法 数据设计的方法:新奥尔良方法 时间:2021-06-02 09:44:14 数据库 1978年10月,来自三十多个国家的数据库专家在美国新奥尔良市专门讨论了数据设计问题。 他们运用软件工程的思想和方法,提出了数据设计的规范,这就是
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    华为云计算 云知识 数据库概念设计阶段的任务 数据库概念设计阶段的任务 时间:2021-06-02 10:05:39 数据库 概念设计的任务,是分析用户提出的需求,对用户需求进行综合、归纳和抽象,形成一个独立于具体数据库管理系统的概念层次抽象模型,即为概念数据模型。 文中课程 更
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    主要面向侧重于复杂查询,回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合,汇总,分组计算,窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。 典型的OLAP场景 1.报表系统,CRM系统。 2.金融风险预测预警系统、反洗钱系统。 3.数据集市数据仓库。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验,尽在华为云学院
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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
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    华为云计算 云知识 数据设计需求分析阶段的任务 数据设计需求分析阶段的任务 时间:2021-06-02 09:52:46 数据数据设计需求分析阶段的任务,包括: 1. 对用户业务行为和流程进行调查,了解用户对新系统的期望和目标,了解目前现存系统的主要问题; 2. 系统调研、收集和分析需求,确定系统开发范围;
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