典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 在 DataArts Studio 数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，

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户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。 在DataArts Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，通过数据集市构建出汇总模型。 数据架构总览 在DataArts Studio控

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神策产品从数据采集->分析洞察->用户理解和细分->精细化运营和触达->数据（迭代）采集，提供完整的营销数据闭环，从而更高效通过数据进行决策。 方案优势： 具备实时、自助式、开放性三大核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签，同时结合强大的数据加工方

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通过项目实践沉淀基础库/主题库数据模型资产、数据API等集成资产；提升交付效率，降低交付成本； 一站式 数据治理 与管控平台 提供贯穿政务数据全流程一站式治理、开发、运营平台，全方位的数据探索稽查和分析，实现委办局多源数据清洗、标准化和主题联接，生成标准、清洁的数据； 数据实时共享和跨库分析 数据实

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可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 单次提交行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次批量提交的行数，根据数据目的端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。

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数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 数据架构 作为数据治理的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能，提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注

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支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个 数据仓库 中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库采用了一些和标准的面向事务的数据库（Oracle，MS SQL Server，MySQL等）不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了这些

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可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 单次提交行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次批量提交的行数，根据数据目的端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。

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LakeFormation功能包括元数据管理、数据权限管理、控制台、API。 元数据基于Hive元数据模型，支持Catalog、数据库、表、函数等元数据对象。 数据权限管理提供权限策略的配置和对应的权限访问控制。 授权主体支持IAM用户和用户组以及LakeFormation角色。 授权对象支持Catalog

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 依据华为云对3C电子（PCBA）行业的合作理解，PCBA行业企业关键数据要素资产框架，以用于行业内对于订单、生产等数据的理解对齐，在运营方沉淀数据管理能力的同时，支撑云工厂运营方多多加盟工厂的统一管理，未来可支持以通用数据为基础的行业内通用

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模型探索是指通过探索和发现当前应用设计态中的数据模型和关系，以帮助用户更好地理解应用设计，发现应用中的数据模型和关系，检验数据模型的正确性和有效性。例如，所建模型是否能够反映真实系统的行为特征。 前提条件 已登录应用设计态。 模型探索 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据模型图谱”，进入“数据模型图谱”页面。

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内容。 数据仓库开发支持服务-旗舰版 与客户高层面谈，确定客户的需求和愿景，充分考虑客户的业务需要，制定方案和交付实施。帮助企业解决数据仓库开发和业务运行过程中遇到的各种疑难问题，帮助企业提升开发人员的数据仓库开发与支持能力。该服务需要远程和现场两种模式配合完成，时间和人力可参考

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建数仓平台。 数据仓库优化与支持服务是华为为了达成企业业务系统开发、测试、上线运行提供的具体技术支持，包括数据仓库开发指导、性能调优、第三方平台对接支持和应用对接联调与上线保障。数据仓库开发与支持服务能够满足客户业务升级、数据量上涨的需求，帮助企业解决数据仓库开发和业务运行过程中

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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GaussDB (DWS) 使用DWS实现用户数据脱敏和行级访问控制 05:20 实现用户数据脱敏和行级访问控制 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 新物理集群划分为两个逻辑集群并进行跨集群查询 03:28 划分两个逻辑集群进行跨集群查询 数据库进阶使用 数据仓库服务 GaussDB(DWS) SQL进阶及应用开发

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资源和成本规划 资源规划说明 以某行业客户为例，客户的需求为构建全集团统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 假设客户的数据量规模在10T左右，考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准：

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租的数据模型驱动引擎DME。 图2 数据模型驱动引擎架构 DME包含数据建模引擎、数据图模型引擎和工业数据模型模板库三部分。当前DME提供了数据建模引擎，正在公测中： 数据建模引擎：自研元数据驱动多租，提供模型驱动、功能可配置、一键可发布、服务可编排、支持多租户的应用构建能力。

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现数据中的价值和潜力，以支持业务决策。 数据管理和治理：帮助客户建立数据管理和治理框架，确保数据的质量、安全和合规性。 数据架构和技术：为客户提供数据架构和技术方案，以支持数据的采集、存储、处理和分析。 业务应用和解决方案：为客户提供基于数据仓库的业务应用和解决方案，以满足客户的业务需求。

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工业数字模型驱动引擎架构图 iDME产品形态包含iDME设计服务和iDME运行服务两部分。 iDME设计服务：是iDME数据模型开发平台，提供应用管理和数据模型管理能力，支持应用创建、修改、开发和发布等功能，基于数据建模能力创建和设计数据模型，定义数据模型元数据。 iDME运行服务：包括数据建模引擎和数字主线引擎两种运行服务。

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源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。

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