应用场景

图1 ETL+BI分析场景

数据仓库在整个BI（business intelligence）系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT、移动互联网、游戏行业、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。

优势如下：

• 数据迁移：多数据源，高效、批量、实时的数据导入。
• 高性能：PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。
• 实时：业务数据流实时整合，及时对运营决策进行优化与调整。

图2 电商场景

电商的数据分析，主要用于支撑营销推荐、运营分析、全文检索、客户分析等业务。

优势如下：

• 分析维度广：可从商品、用户、运营、地区多个维度进行复杂的分析。
• 随业务增长扩容：可根据业务增长，随时进行集群规模扩展。
• 可靠性高：GaussDB(DWS) 的高可靠性支撑电商系统的长时稳定运行。

图3 IoT场景

图4 IoT场景

物联网（IoT）所产生的数据，通过构建GaussDB(DWS) 选择IoT数仓，围绕海量的数据进行实时分析并进行反馈优化。应用在工业IoT、O2O业务系统、车联网等解决方案。

优势如下：

• 流式数据实时入库：IoT设备及网关汇集的流式数据经DIS导入至GaussDB(DWS) 。
• 设备监控与预测：围绕数据，进行分析和预测，对设备进行监视、控制和优化补给，以及自我诊断和修复。
• 信息推荐：结合在围绕人周围的联网设备汇集的数据，为用户进行定向的信息推荐。