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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
