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- 数据仓库系统需求分析 内容精选 换一换
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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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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![]()
来自：百科![]()
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![]()
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历史数据明细查询的典型场景：流水审计，设备历史能耗分析，轨迹回放，车辆驾驶行为分析，精细化监控等 海量行为日志分析的典型场景：学习习惯分析，运营日志分析，系统操作日志分析查询等 公共事务分析统计的典型场景：犯罪追踪，关联案件查询，交通拥堵分析，景点热度统计等 用户通过DES等迁移服务将来自：专题![]()
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![]()
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全国（包含港澳）高等院校、专业研究机构、数据分析公司等专业对象 【组队要求】 选手可组队参赛，赛队人数1-10人；组队操作请见【华为云大赛平台-组队操作详情】 【赛题说明】 数据分析赛包括“交通流量预测”、“盐田港货柜车到港预测”、“高光谱视频水质分析”3个子赛题。由于数据分析赛涉及人工智能算法集成，来自：百科![]()
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新和升级系统，以满足不断变化的需求。 这款系统经过精心设计和优化，具备强大的功能和良好的可维护性。这意味着用户可以轻松地更新和升级系统，以满足不断变化的需求。 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 在几秒钟内加载超大型号 我们的系统采用了高效来自：专题![]()
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