数据仓库详细介绍（九.数据质量）流程与工具

过统一的模型设计和口径定义来保障。 SLA（Service Level Agreement）服务等级协议，它描述是双方的一种约定，是一种服务可用性的指标。SLA 提供的可用性越高，那么一年内停机的时间越小。SLA 是保证服务的可用性的。好吧，它的原始含义好像是跟运维相关的。在数据质量管理中，SLA

中国云数据仓库，双第一

近日 全球领先的IT市场研究 和咨询公司IDC正式发布 《中国关系型数据库软件市场跟踪报告-数据仓库市场Add-on》报告 华为云GaussDB(DWS) 凭借领先的技术和优异的市场表现 荣获“双第一” IDC在报告中指出：“华为云作为国

传统BI项目与数据仓库

Intelligent缩写，中文为商业智能，是为顶层管理员人员提供全套的角色分析的系统。从实施过程来讲，它分为：展现层，分析层，集成服务和数据集市。我们所涉及的数据仓库其实更多的聚焦于分析层，但是整个BI项目的核心之一。分析层包括了对商业逻辑的数据建模，不仅要根据用户对可视化数据的展现要求，也要根据数据集市中数据分

优点和缺点是什么？

成为高科技的主要趋势之一——现在你几乎找不到一个IT组织没有这方面的扩展和项目。IOT是物联网。这种物联网正在不断成为其他现代技术的基础和革命性的东西，例如由各自的AI开发服务创建的AI。物联网应用程序开发有很多机会。物联网的进化是艰难的，这就是为什么许多组织没有成功的原因。然而

浅谈数据仓库的基本架构

在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。

是否支持批量创建数据仓库？

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Snowflake：数据仓库的终极形态？

ation的需求。在云计算和大数据的冲击下，成熟的数据仓库理论甚至成为了架构里的政治不正确。譬如我上一个服务过的软件公司，就明确表示过像EDW和ETL这样的字眼不能出现在市场定位中。    为什么大家开始对数据仓库讳莫如深呢？恐怕传统的数据仓库给人留下过许多不好的印象：花钱多，

数据仓库双活模式-----转载

      对象注册功能通过路由及创建对象的DDL语句，实现对象动态注册；通过命令行指令实现对象注册；适当增加对象索引、约束索引的注册信息，用于扩展细粒度对象锁能力，提高数据仓库ETL SQL并发能力；*数据仓库环境下，只需要考虑到表级双活的能力，不建议实施字段级、记录级双活；vi

数据挖掘：数据仓库相关知识笔记

原数据库挑选中数据仓库所需要的数据，然后将来自不同数据库中的数据按照某一标准进行统一处理。 数据是相对稳定的：因为数据仓库的数据主要是供决策分析使用，一般主要是数据查询操作，不进行修改等操作。数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时间的数据库快照的集合，然后进行统计、综合、分组的导出数据。

数据仓库与传统数据库的区别

数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问，数据仓库是不是NoSQL ？其实数据仓库不是NoSQL，但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统，

云端数据仓库的模式选型与建设

于云厂商提供的基础设施的能力。方案4，则依靠云厂商的数仓云能力。这也对云厂商产品的选择，提出了更高的要求。下文将就此展开说明。二、云端数据仓库2.1 云方案优势基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括：更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营）更快的交付速度（最

解密华为数据仓库产品GaussDB(DWS)

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，能够保证在任

【DWS产品】数据仓库的使用求助

在下新接触华为云，请问一下各位专家，我这边的需求是现有传统的OA，HR,ERP系统，这些系统的数据库在华为云RDS上，我们想搭建数据仓库将各个系统的数据抽到数据库仓库形成大宽表，后面提供给BI进行数据查询和展示。。请问下我需要用到华为云的哪些服务，购买哪些产品，哪些是必须的，哪些是可选的。。有没有实践案例可参考。谢谢

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？

漫谈数据仓库的分层架构与演进

维度和一致性事实。因为维度建模的建设也不是简单一蹴而就的，也是需要多次和多种数据处理以后才能最终变成符合业务需求的结果。多个不同的应用集市有大量的共性的加工需求，这些需求就是我们公共层的收集的建模需求。把这些共性需求在公共层使用维度建模的方法实现才是建设公共层的合理方法，而不是越

Hadoop数据仓库之数据治理

数据治理是什么？数据治理：为公司业务越来越复杂而带来的数据越来越脏、乱、差的问题，而提出一套治理数据的方法+工具集2. 数据治理的内容这一部分，我将从六个方面来讲解数据治理的内容。2.1 数据标准定义数据维度及指标需要清晰的、统一的、标准的定义。（这里的部分参考Hadoop数仓建设之指标管理的文章，我这里列举一些

数据仓库解决方案对比

数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？

本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 编辑 <br /> 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？

了解数据仓库的产品架构

P大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。应用层数据加载工具、ETL（Extr

数据仓库适用场景讲解------转载

”双活模式“需要独立中间件、且严重依赖数据库自身厂商，中间件实现难度大；中间件的高可用（稳定性）成为它落地的最大障碍；“双ETL模式”的升级版，能适应各类数据仓库双集群场景；绝大部分场景下，RPO、RTO均可以接近0，特别是双活同时在线能力，不存在双集群的主备切换，RTO可以做到0；同时存在统一视图，不会因