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文档简介

1、1数据仓库纵横谈解读准PB级数据分析架构设计思路锅巴GGthinkinlampmajun2AgendaBig Data!数据仓库数据仓库2.0基于Infobright的解决方案3Big Data10TB数据“大”还是“小”？大数据的商业价值何谓之“大”？大数据是什么？4数据仓库5数据仓库数据仓库是一种体系结构，而非一种技术数据仓库为其他形式的信息处理提供了理想的基础事实只有一个版本如果需要，可以重新调整数据可以为新的、未知的应用随时提供数据降低企业获取信息的代价6大型数据仓库数据仓库包含历史低粒度级采集数据数据仓库的灵活性数据种类繁多历史数据 + 细节数据 + 多种数据 = 大量数据7大型数据

2、仓库下载 1小时索引 15分钟访问 25毫秒下载 12小时索引 72小时访问 3秒8数据量的影响花销(成本)存储、分析处理有效性企业是否使用收集的所有数据数据管理数据量的不断增加、数据管理规则需要改变9数据仓库的特性主题导向集成性时间差异性不变动性10数据仓库SDLC收集需求分析设计编程测试集成实现实现数据仓库集成数据(ETL)检验偏差针对数据编程设计DSS系统分析结果理解需求11DW2.0622407magic number?12DW2.0 vs DW1.0数据生命周期的准确认识交互、整合、近线、归档元数据的重要性技术基础架构的流动特性13Infobright?14行存储 vs 列存储15行存储 vs 列存储16Infobright架构17知识网格KG18KG工作原理19IB数据检索流程20IB的价值21水平扩展数据分析中间件分而治之按需而分仓库2.0启示22Q&A 时候

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