中国云数据仓库，双第一

2级别认证，是目前中国唯一获得CC安全认证的数据仓库产品。 行业合作方面 去年9月，华为云联合金融信息化研究所、10多家银行及合作伙伴发布了《金融数据仓库白皮书》，共同推进金融数据应用水平提升。 ▶持续创新，点亮产业智能美好未来 华为云GaussDB(DWS)十年技术沉淀，厚积薄发，已成为数据仓库中的佼佼者。

数据库和数据仓库的差别

索引等信息。广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。（1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这

浅谈数据仓库的基本架构

可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：    从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。    数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra

数据仓库、数据平台和数据中台 ‖ 你分清了吗?

据存储的概念被造出来，鱼龙混杂。今天我们先来说说数据仓库、数据平台和数据中台区别。1605255525339086995.png概念上的区别：数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。数据仓库：一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个

解密华为数据仓库产品GaussDB(DWS)

库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可能的企业级数据仓库集群。稳定可靠  ——  省事又省心DWS在高可靠的基础设施上运行。DWS是分布式MPP数据仓库，是由多个节点组成的集群数据仓库，所有的软件进程均有主备保证，数据存储节点的数据均有主备保证，能

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。

Hive分布式数据仓库(2)

在Hive流行之前，企业大多采用传统的并行数据仓库架构。传统的数据仓库一般采用国外知名厂商的大型服务器和成熟的解决方案，不仅价格昂贵且可拓展性较差，而且平台工具与其他厂商难以适配，用户操作体验也比较差、开发效率不高，当数据量达到TB级别后基本无法得到很好的性能。而且，传统数据仓库基本只擅长处理结构化或

数据仓库详细介绍（九.数据质量）流程与工具

因此，哪些数据需要配置 DQC 规则、应该配置什么规则，也需要根据数据资产等级来确定。例如 A1、A2 类数据监控率要达到 90% 以上，规则类型需要 3 种以上，而不重要的数据资产没有强制要求。 2、SLA 数据时效性监控 在确保数据准确性的前提下，您需要进一步让数据能够

是否支持批量创建数据仓库？

<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>

数据仓库解决方案对比

Hadoop数据仓库之数据治理

的数据加工，下游的数据服务都需要一套质量检测工具来保障准确性、完整性、一致性、及时性。指标预测（根据历史数据预测当日指标数据与当日实际指标数据比对）数据剖析2.5 元数据管理数据表的血缘关系使用频率统计（对使用频次低的表进行管理）表的生命周期（存储需要成本，定期清理，归档）2.6

数据仓库适用场景讲解------转载

台，RPO往往需要小时级别，RTO最好水准也在分钟、10分钟以上；同时主集群需要保障一定资源量供数据同步使用，对主集群开销大；c） “数据同步模式” – 逻辑数据同步技术适用灵活同步场景，往往数据同步量不会太大，或同步时间可容忍场景；此场景往往适合于用户对其数据仓库ETL过程元数

了解数据仓库的产品优势

景。DWS与传统数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势，可解决多行业超大规模数据处理与通用平台管理问题：易使用1、一站式可视化便捷管理：DWS让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用DWS管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几

数据仓库8种ETL算法汇总

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。1

云端数据仓库的模式选型与建设

应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云后

数据仓库中数据模型以及ETL算法

员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁，所以在国外一些数据仓库的文献中，把数据模型称之为数据仓库的心脏“The Heart of the DataWarehouse” 数据模型设计的好坏直接影响数据的 稳定性 易用性 访问效率 存储容量 维护成本 二、数据仓库中数据模型，数据分层和ETL程序

数据仓库使用哪些安全防护？

<align=left>如题：数据仓库使用哪些安全防护？</align>

数据仓库可以存储多少业务数据？

数据仓库可以存储多少业务数据？