为什么要使用 数据仓库 ？ 现状和需求 大量的企业经营性数据（订单，库存，原料，付款等）在企业的业务运营系统以及其后台的（事务型）数据库中产生的。 企业的决策者需要及时地对这些数据进行归类分析，从中获得企业运营的各种业务特征，为下一步的经营决策提供数据支撑。 困难 对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，

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数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从

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数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，导致扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移 优势 平滑迁移

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GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间，简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业， 让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。 父主题： 通用问题

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。GaussDB(DWS) 作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移

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集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。 企业经营分析。 在企业经营分析中，把规模庞大

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价值的最佳手段之一，在企业数字化建设中扮演了极其重要的角色。 永洪商业智能解决方案为企业提供从数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等全流程数据分析，预测市场走向、优化供应链、支持决策制定，为企业提供了有效的数据分析和决策支持工具，帮助企业更好的了解市场、优化业

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支撑各类数据仓库系统、BI（Business Intelligence）系统和决策支持系统，统一为上层应用的决策分析等提供服务。DWS可广泛应用于金融、车联网、政企、电商、能源、电信等多个领域，已连续两年入选Gartner发布的数据管理解决方案魔力象限，相比传统数据仓库，性价比提

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中会呈现工业企业名称、所在区域、项目类型、绿标工地、措施，单击【查看】按钮，查看详情。 页面底部单击【生成】按钮，右侧会呈现方案结果和方案详情。 页面右侧可以单击“会商意见”，填写会商意见。 综合分析 图4 综合分析 通过单击导航栏的【决策支持】，选择子菜单【综合分析】进入。 页

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Flink、Trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。 适用于需要对海量日志内容进行分析，大数据处理的场景，例如游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策等场景。 父主题： 日志转储

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关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关

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图1 架构图 关键场景：建立企业准确全面的能反映企业运营健康状况的统一数据分析平台 打通多个业务系统数据，完成手工报表到自动化报表的建设。 统一的数据分析平台，随时随地多终端查看企业运营数据，辅助决策。 强大的大数据量支撑能力，数据清晰规范，降低分析门槛，更好的支撑业务 图2 部署架构

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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文档业务管理员工具 > 维护决策评审点”。 选择目标“IPD阶段”，单击“创建决策评审点”。 输入中英文名称。 单击“确定”。 编辑决策评审点 选择已创建的决策评审点，单击“更新”，编辑决策评审点。若“是否有效”中选择“否”，则该决策评审点失效。 查看决策评审点 在搜索框输入决策点关键字，系统

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数据处理一般可以分成两大类：联机分析处理OLAP（OnLine Analytical Processing）和联机事务处理OLTP（OnLine Transaction Processing）。 OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。O

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营平台，帮助金融企业构建数字化运营体系，实现用户行为洞察，提升线上服务体验，加强数据资产管理。 通过本方案，企业可以实现： 客户数据分析驱动：实时、自助式客户行为分析，准确定位差异化需求。构建全渠道、全链路、全方位的数据分析体系，以实时、自助式的客户行为数据分析，准确洞察客户需求。

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什么是 数据治理中心 DataArts Studio 企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。

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决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度（Gini impu

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决策图元 决策图元的作用 配置该图元能够在服务编排中创建判断条件，根据判断结果连线其他图元，决定后续执行何种操作，类似if语句。 如何使用决策图元 在逻辑中，拖拽“决策”图元至画布中。 选中决策图元，单击，设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签，

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数据流程优化：资产目录揭示了数据资产之间的关联和流转路径，帮助企业优化数据流程和数据使用。它使数据流程更加高效，减少数据的滞留和延误，提升数据使用的效率和价值 数据决策支持：通过资产目录，企业能够更准确地了解数据资源，从而做出更准确的数据驱动决策。它为业务洞察和智能决策提供依据，推动业务增长和竞争优势 数

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