数据仓库_数据仓库教程_数据仓库视频教程

2023展望：新的一年将给大数据分析领域带来什么？
　　数据仓库一直很受欢迎，尤其是在云端。但SAS执行副总裁兼首席信息官Jay Upchurch表示，预计2023年将有更多客户从传统数据仓库转向实时数据存储和分析。　　世界充斥着数据，数据生成的速度也在加快。　　实时数据兴起　　数据仓......
谈谈如何跨越数据架构的漩涡
　　创建数据湖和数据集市是为了满足当时数据工程领域的实际需求。即使在今天，数据仓库仍然无法支持企业的所有不同应用。即使对于较新的云数据仓库也是如此。　　如果让当前数据工程领域的人绘制一个“现代”数据架构，几乎肯定会......
谈谈数据湖和数据仓库
　　数据湖是近十年来出现的一个术语，用于描述大数据世界中数据分析管道的重要组成部分。这个想法是为组织中的任何人可能需要分析的所有原始数据建立一个单一的存储区。人们通常使用 Hadoop 来处理湖中的数据，但这个概念比 Hadoop 更广泛......
内部部署数据仓库与云计算数据仓库的优缺点
　　高质量的计算环境(包括服务器、操作系统、存储和数据库)对于任何使用大量数据的应用程序的成功都是至关重要的。　　数据仓库被各种规模的企业广泛用于为商业智能(BI)和分析应用程序摄取、存储和处理大量的数据。数据仓库出现在上世纪90年代，是......
大数据项目可能出错的五种方式
　　我的大数据项目没有按照我想要的方式进行?提出这个疑问的绝对不止你一个人。　　大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户......
数据仓库指标体系搭建实战！
　　文章整体介绍了指标体系建设方法论&实践和工具产品的建设情况。　　01指标体系　　1. 痛点分析　　主要从业务、技术、产品三个视角来看：　　业务视角业务分析场景指标、维度不明确;频繁的需求变更和反复迭代，数据报表臃肿，数据参差不齐......
数据团队来管理数据的年代该结束了
　　中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业采取民主和进步的方法来使用数据。其罪魁祸首是众所周知的：孤立式思维、部门/团队之间缺乏沟通，以及对数据使用的被动态度。　　最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆......
你的数据仓库项目为什么推进不下去？
为什么你的数据仓库项目推进不下去？随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到......
大数据数据仓库、OLAP和数据挖掘、统计分析的关系和区别分析
干货：数据仓库、OLAP和数据挖掘、统计分析的关系和区别分析。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须......
大数据如何在Hadoop上建立数据仓库
如何在Hadoop上建立数据仓库。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大......

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