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  • 消费金融数据仓库建模 内容精选 换一换
  • :数据准备难、数据融合分析难、数据消费难。 针对多样性的业务、多样性的系统、多样性的数据带来数据价值变现的挑战,华为云打造了新一代全场景“ 智能数据湖 ”解决方案——面向数据采集、存储、计算、分析的数据生命周期,提供了包括数据集成、数据开发、数据建模 数据治理 、数据开放的一站式可视化
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    从数据采集-规范设计-质量监控-数据清洗-数据建模-数据联接-数据整合-数据消费-智能分析,一站式数据智能运营平台,帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务,也支持对接企业传统 数据仓库 ,比如Oracle、Greenplum等。
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    类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
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    析。利用数据仓库服务,带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析,探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群:对大数据技术感兴趣的人员,社会大众和高校师生 培训方案:数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力:掌握数据仓库服务等云服务的使用,提高大数据分析能力
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    的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子:支持全栈Spark能力,具备丰富的Spark空间数据分析算法算子,全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据
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