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  • 银行数据仓库汇总层主题设计 内容精选 换一换
  • 团队间协同效率低下,出现信息壁垒 管理难以实时查看多项任务进度,难以统筹兼顾 使用石墨后:实现云端管理轻应用,满足项目、流程、进度等管理需求 打通各部门间信息壁垒,推进事项高效落地 管理实时查看多项任务进度,集中项目管理 02 使用多人协作的云Office构建企业文档库 70 万家企业的共同选择
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    TeraData 数据仓库 架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间:2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术,其主要软件和硬件产品包括:Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。
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    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。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移
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  • 数据泄露等恶劣影响。 然而,在信息安全攻击中超过75%都发生在Web应用上,可能造成的危害结果包括数据信息泄露、数据被篡改、网站被篡改、域名被劫持、大流量DDoS攻击、黑客攻击导致网站无法访问、业务中断及受损等。这些问题每年都给数以万计的用户造成了巨大的损失。 那么,华为云网站
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    限、安全审计、 数据加密 、行级访问控制、数据脱敏及监控安全风险。 访问控制 连接认证是 数据库安全 的第一防护,认证机制可以防止非法用户入侵数据库内部。 连接认证是数据库安全的第一防护,认证机制可以防止非法用户入侵数据库内部。 SSL传输加密 用户管理 用户可以拥有数据库和数据库对
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    云知识 数据库设计基础 数据库设计基础 时间:2020-12-08 10:14:51 HCIA- GaussDB 系列课程。本课程主要介绍数据库设计的方法基础及相关概念。 目标学员 高校学生、个人开发者中的数据库初学者 课程目标 了解如何设计数据库。 课程大纲 第1章 数据库设计概述 第2章
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    华为云计算 云知识 云迁移方案设计 云迁移方案设计 时间:2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT时代,要实现新产业的落地,需要多元新架构。体现在多样算力,多形粒度,多维加速和多级调度。为什么呢,因为行业越来越丰富、数据量越来越大、业务种类越来越多,这些都催
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    RPA组件构成,包括WeAutomate RPA设计器、WeAutomate RPA执行器和WeAutomate RPA管理中心三大组件。WeAutomate RPA设计器是一款设计工具,提供录制、编排和编码三种设计模式,帮助用户设计机器人业务流程,并进行调试、验证和自动化执行。WeAutomate
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    8、银行税务共享信息的时代到来了! 2019年6月26日,中国人民银行、工业和信息化部、国家税务总局、国家市场监督管理总局四部门联合召开企业信息联网核查系统启动会。中国工商银行、交通银行、中信银行、中国民生银行、招商银行、广发银行、平安银行、上海浦东发展银行等8大银行作为首批用户接入企业信息联网核查系统。最大的亮
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    华为云计算 云知识 逻辑设计的常用方法 逻辑设计的常用方法 时间:2021-06-02 10:26:53 数据库 逻辑设计比较常用的方式是使用E-R设计工具,IDEF1x方法来进行逻辑模型建设,常用的ER图表示法包括IDEF1x,IE模型的Crow's foot ,UML类图方式等。
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    华为云计算 云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间:2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图,按选定的目标数据模型(层次、网状、关系、面向对象),转换成相应的逻辑模型。
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    华为云计算 云知识 API设计基本原则 API设计基本原则 时间:2024-06-13 11:07:31 API设计需要遵循一系列基本原则,以确保API既易于使用、可维护,又能高效、安全地支持各种应用场景。以下是一些基本的设计原则: 幂等性(Idempotency) 幂等性是指无
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    华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间:2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库,并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库,可借助DWS Expr
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    支持20+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。
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    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 3
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    是指对数据的查询和分析操作,通常对大量的历史数据查询和分析。涉及到的历史周期比较长,数据量大,在不同层级上的汇总,聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询,回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合,汇总,分组计算,窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。
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