数据仓库
数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级
数据仓库服务应用案例：互联网：数据处理耗时从天级缩短至小时级，助力客户实现业务能力升级。客户痛点：【数据处理耗时】：使用开源Hadoop处理数据耗时长，每次处理耗时1天；【不支持关联分析】：ES不能支持关联等复杂查询分析；【数据更新难】：数据使用宽表存储，维度数据变化需要更新整个宽表，工作量大。
数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例
数据仓库服务应用案例：教育：助力某高校打破数据孤岛，实现数据综合分析，性能提升10倍。客户痛点：【数据分散】：现有业务系统部署在不同环境，包括华为云、阿里云和用户本地IDC，不能统一分析；【数据量大】：数据量不断增大，查询性能下降；【业务迁移难】：现有数据库种类多，业务迁移工作量大。
数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析
数据仓库服务应用案例：企业：SQL on Anywhere，助力终端消费云冷热数据关联分析，性能提升10倍。业务痛点：探索查询HDFS 10PB级历史数据，耗时平均约1小时，全量扫描耗资源；业务系统存储3个月热数据，3个月至2年历史数据存储于HDFS，现有系统对热数据和历史数据无法进行关联分析。
数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例
数据仓库服务应用案例：金融：助力某银行提升数据分析性能30%，实现分析决策一体化。Teradata成本高，一体机封闭架构，技术无法自主可控；数据交换平台历史数据保留时间短，重算过程非常复杂；数据集市中批量和联机业务分离，灵活性差。
数据仓库DWS动手实践
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。
云上数据仓库打造案例 实现工程智慧营销
云上数据仓库，实现工程智慧营销。数据仓库DWS将OBS上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。在数据分散的情况下, 通过跨集群协同分析, 支撑周期性业务分析, 无需做全量数据搬移和转化, 提升分析效率
数据仓库DWS冷热数据分离
数据仓库DWS将OBS上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。在数据分散的情况下, 通过跨集群协同分析, 支撑周期性业务分析, 无需做全量数据搬移和转化, 提升分析效率
数据仓库DWS核心技术优势
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。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
业务数据上云的趋势分析
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。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
传统数仓在大数据时代的劣势
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。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
数据仓库发展现状及发展趋势
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。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
TeraData数据仓库架构及特点介绍
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。Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。
Greenplum数据仓库架构及特点介绍
Greenplum主要由Master节点、Segment节点、interconnect三大部分组成。Greenplum master是Greenplum数据库系统的入口，接受客户端连接及提交的SQL语句，将工作负载分发给其它数据库实例（segment实例），由它们存储和处理数据。Greenplum interconnect负责不同PostgreSQL实例之间的通信。Greenplum segment是独立的PostgreSQL数据库，每个segment存储一部分数据。大部分查询处理都由segment完成。
数据仓库和数据库的区别是什么
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
