数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

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  • 云享读书会《数据仓库工具箱》

    系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、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

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  • GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移

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  • 如何进行物联网大数据分析?

    联网设备数据,就无法将数据的价值最大化,大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况,大数据处理服务应运而生。服务提供商提供大数据处理平台,为企业消除了大数据处理的效率问题和可靠性问题,让企业能够专注于物联网数据的分析与利用。 ----------方案总览----------

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  • 数据湖治理中心DGC是什么

    的一站式治理运营平台。 包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。

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    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。 数据开发 大数据开发环境,降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排等操作,轻松完成整个数据的处理分析流程。 数据质量 数

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    类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。

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