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钻井计划优化、实时监控和风险评估
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数据仓库项目是高度复杂的,从根本上讲是有风险的。在众多任务中,领导数据仓库团队的项目经理必须识别所有数据质量风险。这个过程的主要目标是记录与项目风险有关的基本信息。本文主要介绍如何避免其他数据仓库和BI项目所经历的以下四个常见错误,以便成功规划和实施新功能和能力。
在大数据时代,你会听到很多术语被抛出。其中最常用的三个是 "商业智能"、"数据仓库 "和 "数据分析"。不过,你可能会好奇,这三个概念之间有什么区别,所以我们来看看。
许多公司已经认识到,数据是其业务的心脏。它是能够推动竞争优势并帮助决策者了解最佳前进方向的燃料。然而,在一个数据不断变化和扩展的世界里,问题变成了 "企业如何才能充分驾驭他们的数据?"
经过多年来企业信息化建设,大部分都拥有了自己的财务,OA,CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库,记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表,并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。
在大数据系统平台当中,数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念,共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中,大数据存储这个环节,数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
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