检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西新能源汽车实验室广西汽车新四化重点实验室广西柳州545007
出 处:《汽车周刊》2023年第7期22-24,共3页
摘 要:随着大数据技术的不断发展,各式各样的企业也越来越重视挖掘数据潜在的价值。数据通常来自于企业各个业务系统。数据形式包括结构化数据,这类数据是指可以用关系型数据库存储和表示的,并且能够用二维表来实现的数据;包括没有固定结构的非结构化数据,如图片、音频等;还包括非结构化数据,这类数据介于结构化数据和非结构化数据直接,如 JSON等。随着对数据的深入使用,不难发现,由于各业务系统的数据格式不统一,或者出于某些因素不可直接访问数据等原因,“直接访问”这些业务数据往往很难开展良好的数据分析工作 [1]。为此,引用维度建模方法建立数据仓库,统一数据格式等,再从数据仓库中获取数据进行数据分析工作便可以解决以上问题。
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