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- 数据仓库数据模型需求分析 内容精选 换一换
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实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet来自：百科费 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 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来自：百科
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特性，支持端到端的高效、透明、可视的管理。 需求管理特性 需求规划与需求分解 客户的需求或原始需求，通常是抽象甚至宏观的，需要理解客户需求背后的问题本质，来把客户需求或原始需求进行规划和分解，最终分解为每个迭代可交付的最小工作项。 需求管理服务Scrum项目类型中，预置了敏捷实践中推荐的“Epic来自：专题
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华为云计算 云知识 使用其他物理化手段的需求 使用其他物理化手段的需求 时间：2021-06-02 14:52:28 数据库 在有如下这些特定需求时，还可以考虑其他的数据库模型物理化手段： 是否采用压缩； 是否需要对数据进行加密； 是否需要对数据进行脱敏。 文中课程 更多精彩课程来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 GaussDB (DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB来自：百科![]()
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再到今天的PB级别，但分析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来自：百科![]()
个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模 维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据集成：多种方式异构数据源高效接入来自：百科![]()
华为云计算 云知识 有网络加速需求，就选华为云CDN 有网络加速需求，就选华为云CDN 时间：2023-10-11 17:51:16 【CDN特惠】 【CDN免费服务】 随着互联网的快速发展，用户可以通过电脑、手机浏览所需的丰富内容，交互形式变得更加多样。同时，基于英特网环境下的来自：百科![]()
云知识 无状态应用/有状态应用对存储的需求 无状态应用/有状态应用对存储的需求 时间：2021-07-01 10:15:30 无状态应用对存储的需求： ①Volume与pod生命周期保持一致； ②Volume拥有独立的生命周期。 有状态应用对存储的需求： ①Volume拥有独立与pod的生命周期；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛视频水质分析 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛视频水质分析 时间：2020-12-15 16:22:20 城市水污染问题普遍且日趋严重，严重影响了城市形象、生态环境和市民身心健康，亟需更加快速、便捷、高效的水体水质监测手段。来自：百科![]()
管理：软件覆盖了整个系统的开发周期，包括事务的进程、分析、使用案例需求等。4. 非功能操作：软件还包括一系列非功能的操作，如新元素浏览器、图标渲染引擎等，提高管理效率。5. 实用：软件覆盖了整个系统的开发周期，包括事务的进程、分析、使用案例需求等，实用性强。6. 界面简洁：软件拥有精简的图表样式，易于理解和使用。7来自：专题![]()
Express可直接对存储在 对象存储OBS 上的大数据平台集成、处理后的数据进行分析。 优势 统一分析入口：以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互式分析：针对即时的分析需求，分析人员通过DWS Express，可实时从大数据平台中获取信息。来自：专题![]()
目录、建立数据搜索引擎、实现数据血缘和数据全景可视。其中元数据包括业务元数据、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。 数据服务来自：专题![]()
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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来自：百科
