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容包括主题库数据标准规范建设、数据采集管理、数据清洗融合、数据治理与质量管理、主题库建设、分析型数据应用、操作型数据应用、信用型数据应用等； ① 企业服务主题库： ② 营商环境主题库： ③ 人才服务主题库： ④ 权责清单主题库： ⑤ 学位资源主题库： ⑥ 教育服务主题库： ⑦ 安全生产主题库： ⑧
容包括主题库数据标准规范建设、数据采集管理、数据清洗融合、数据治理与质量管理、主题库建设、分析型数据应用、操作型数据应用、信用型数据应用等； ① 企业服务主题库： ② 营商环境主题库： ③ 人才服务主题库： ④ 权责清单主题库： ⑤ 学位资源主题库： ⑥ 教育服务主题库： ⑦ 安全生产主题库： ⑧
海量数据采用目录树的形式展示大纲结构，并与题目相关联，各种资源结构清晰，一目了然，方便对题库资源的管理。提供的对试题资源的导入功能，支持各种题型的建立，快速有效合理的组卷和试题库完善的保管。 系统特点：职称、等级需要根据提纲内容定期对考生进行考试。为了达到考试的目的，出卷者在
海量数据采用目录树的形式展示大纲结构，并与题目相关联，各种资源结构清晰，一目了然，方便对题库资源的管理。提供的对试题资源的导入功能，支持各种题型的建立，快速有效合理的组卷和试题库完善的保管。 系统特点：职称、等级需要根据提纲内容定期对考生进行考试。为了达到考试的目的，出卷者在
段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门） 数
教育主题库通过华为云DAYU平台的教育主题库，更加有效地连接家、校、人，通过物联网实现校园数据实时采集，提升工作效率。支持听说读写等交互方式，多终端综合应用，让教育场景更加智能化，高效化优势全类型覆盖：管理信息系统—数据库 ，线下文档数据—电子表格，机器设备数据—日志数据，园区智
建设管理制度，治标治本。 概念和关系 根据划分出发点，获悉人、事、物在校园的实时状态；支撑人、事、物在校园的需求满足；明确主题域的概念和关系如下图： 数据模型 根据核心事务数据，保留最细粒度，保留所有定量属性和定性属性，拉通维度和事实， 构建出完整的数据模型： 实践案例 合作伙伴
说明通过华为云DAYU平台的园区主题库，更加有效地连事、物、人。主要包括住宅社区、企业园区、教育园区、会展文化中心、产业园区、商业中心和政府公建，华为云聚焦安全、效率、体验和成本 ，支撑合作伙伴打造智能化、标准化的智慧园区。优势经验丰富：基于大量园区项目经验，形成园区数据运营基础主题库、算子库，
可长期维护数据运营工作。 概念和关系 根据划分出发点，获悉人、事、物在园区的实时状态；支撑人、事、物在园区的需求满足；明确主题域的概念和关系如下图： 数据模型 根据核心事务数据，保留最细粒度，保留所有定量属性和定性属性，拉通维度和事实， 构建出完整的数据模型。 实践案例
营销。 概念和关系 根据主题划分，对地产的人员、事件、资源进行全面掌握；支撑人员、事件、资源在地产业的需求满足；明确主题域的概念和关系如下图： 数据模型 根据地产企业核心事务数据，保留最细粒度，保留所有定量属性和定性属性，拉通地产项目投拓、研发设计、工程施工、销售和后服务市场运营
需求和数据应用创新。 提供高效的应用敏捷开发平台，基于主题域和专题域标准模型，使能企业IT快速满足业务需求和数据应用创新。 概念和关系 根据主题划分，对制造业的人员、事件、资源进行全面掌握；支撑人员、事件、资源在制造业的需求满足；明确主题域的概念和关系如下图： 数据模型 根据核心
一级指标：数据中台直接产出，核心指标（提供给公司高层看的）、原子指标以及跨部门的派生指标。二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。 三、命名规范 - 表命名 3.1 常规表 常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去完善的表。 规范：分层前缀[dwd|
开始读取数据进行处理，并输出到一个新的结果存储中。当新的实例做完后，停止老的流计算实例，并把老的一些结果删除。 在Kappa架构下，只有在有必要的时候才会对历史数据进行重复计算，并且实时计算和批处理过程使用的是同一份代码。 Lambda架构和Kappa架构优缺点对比 项目La
为了达到上述的要求，建立起一个高效率、高数据质量、良好的可扩展性，再加上为了提高建仓的速度，根据在实际生产环境中的经验的总结，于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据
为了达到上述的要求，建立起一个高效率、高数据质量、良好的可扩展性，再加上为了提高建仓的速度，根据在实际生产环境中的经验的总结，于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据
创建数据仓库GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保ECS与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格
备注1：存算分离表数据存储在OBS上，无需重分布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 存算一体（单
比如，还有一种是这样的 最开始一样是ODS层，然后是 STD (Standardization) - 标准化层 清洗和转换层。数据被转换成统一的格式。确保数据的一致性和准确性，消除不同源系统中数据的差异。 OBJ (Object Layer) - 对象层 将数据组织成逻辑上相关的对象或实体。这一层通常包含经过聚合和汇总的数据。
机场主题库 通过梳理主题域的概念和实体关系，构建全面覆盖机场数据使能需求的数据模型，从而指导数据运营的全过程，促进数据资源向数据资产的转变。DataArts Studio以科技赋能，打造“协同、融合、创新、传承”的数字机场，提升机场决策效率，促进机场数字化转型，提升服务体验和机场的社会、经济效益。
OLAP数据库二次开发和管理能力的高级工程师华为认证培训华为云数据仓库高级工程师培训培养具有分布式数据库集群开发和运维能力的高级工程师，以及对数据库领域相关人员进行技能提升。课程内容：深入讲解GaussDB DWS数据仓库架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和
云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态。助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。
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