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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:百科来自:百科
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线图中,Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构,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,加速数据在湖内流来自:百科
0+异构数据源,全向导式配置和管理,支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 规范设计 作为 数据治理 的一个核心模块,承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能,提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能,有利于改善数据质量,有效支撑经营决策。来自:百科