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【业务迁移难】：现有数据库种类多，业务迁移工作量大。 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汇聚各业务数据库数据，实现统一数据存储和分析； 结合BI工具，实现数据可视化。 客户价值： 数据统一存储，统一分析，支持客户实现综合数据分析挖掘；来自：百科![]()
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分布式数据库，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。来自：百科![]()
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操作简单，适用于小批量数据入库。 使用COPY FROM STDIN导入数据 其他文件或数据库 使用Java语言开发应用程序时，通过调用JDBC驱动的CopyManager接口，从文件或其他数据库向GaussDB(DWS)写入数据。 从其他数据库直接写入DWS的方式，具有业务数据无需落地成文件的优势。来自：专题![]()
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intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持自动数据全量、增量备份，提升数据可靠性。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、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来自：百科![]()
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，积极推进信息安全等级保护制度的建立，推动信息安全管理运行机制的建立和完善。 2.加快完善法律法规和标准体系。 法律规范和技术标准是推广和实施信息安全等级保护工作的法律依据和技术保障。为此，《信息安全等级保护管理办法》和《信息安全等级保护实施指南》《信息安全等级保护评估指南》等法来自：百科![]()
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