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- 数据仓库中数据来源分析 内容精选 换一换
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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:百科帮助物联网数据开发者快速构建物联网数据湖,开发者可通过标准SQL开发IoT数据分析任务,并轻松处理TB-EB级别物联网大数据 数据湖:提供成本低廉的海量数据存储能力,与物联网 设备接入服务 无缝对接,快速接入物联网数据源,并基于物联网资产模型,对物联网数据进行预处理,为数据分析做好准备 大数据分析:使用大数来自:百科
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处理,为下一步基于资产模型分析设备属性数据做好准备,本案例中管道作业为计算设备OEE相关指标准备好基础数据。 用户通过构建管道作业实现对设备数据进行清洗,规整,去重,增加外部业务属性信息等一系列处理,为下一步基于资产模型分析设备属性数据做好准备,本案例中管道作业为计算设备OEE相关指标准备好基础数据。来自:专题
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华为云计算 云知识 数据库需求分析的重点 数据库需求分析的重点 时间:2021-06-02 09:56:38 数据库 需求分析的重点是梳理清楚用户的“信息流”和“业务流”。需求分析过程,切忌想当然,对用户的想法进行猜想和假设,如果有假设条件或者不清楚的地方一定要和客户进行确认: 1来自:百科
,同时将可分析维度从2-3个扩展为5-10个,扩充业务范围; 在DWS中维护维度数据,再更新ES中数据,降低了数据更新的工作量。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在华为云学院 数据仓库服务 数据仓库服务基于华为 FusionInsight LibrA企业级数据仓库内核,提供来自:百科