数据仓库入门（实验7）部署分析服务数据库
一、部署到SSAS1.检查SSAS2.查看错误列表 “属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线，将鼠标移动到这里，显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定
一、部署到SSAS
1. 检查SSAS
2. 查看错误列表
“属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线，将鼠标移动到这里，显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定义的层次结构中的级别”。这是因为Color和Size成员在属性的层次结构和自定义层次结构中同时出现，可以将它们的AttributeHierarchyVisible属性改为False。这里我们忽略这个警告。
3. 部署
4. 查看部署结果
二、浏览
1. 浏览层次结构
选择“浏览器”选项卡。如果浏览器与SSAS已经断开，请点击此选项卡的工具栏的“重新连接”按钮。
在“层次结构”中选择Product Category，查看它的层次结构。
2. 解除警报
对于某些警报，如果我们忽略它们，，可以选择“解除”。
本文出自 “我们一起追过的MSSQL” 博客，谢绝转载！
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Partager l'expérience de projet en matière de traitement de données et d'entrepôt de données grâce au développement MySQL
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À l’ère numérique d’aujourd’hui, les données sont généralement considérées comme la base et le capital de la prise de décision des entreprises. Cependant, le processus consistant à traiter de grandes quantités de données et à les transformer en informations fiables d’aide à la décision n’est pas facile. À l’heure actuelle, le traitement et l’entreposage des données commencent à jouer un rôle important. Cet article partagera une expérience de projet dans la mise en œuvre du traitement des données et de l'entrepôt de données via le développement MySQL. 1. Contexte du projet Ce projet est basé sur les besoins de construction de données d'une entreprise commerciale et vise à réaliser l'agrégation, la cohérence, le nettoyage et la fiabilité des données grâce au traitement des données et à l'entrepôt de données. Données pour cette implémentation
Utilisez le langage Hive in Go pour mettre en œuvre un entrepôt de données efficace
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Ces dernières années, les entrepôts de données sont devenus partie intégrante de la gestion des données d'entreprise. L'utilisation directe de la base de données pour l'analyse des données peut répondre à des besoins de requêtes simples, mais lorsque nous devons effectuer une analyse de données à grande échelle, une seule base de données ne peut plus répondre aux besoins. À l'heure actuelle, nous devons utiliser un entrepôt de données pour traiter des données massives. . Hive est l'un des composants open source les plus populaires dans le domaine des entrepôts de données. Il peut intégrer le moteur informatique distribué Hadoop et les requêtes SQL et prendre en charge le traitement parallèle de données massives. En même temps, en langage Go, utilisez
Briser les silos de données grâce à un entrepôt de données unifié : CDP basé sur Apache Doris
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À mesure que les sources de données des entreprises se diversifient de plus en plus, le problème des silos de données est devenu courant. Lorsque les compagnies d’assurance créent des plates-formes de données clients (CDP), elles sont confrontées au problème des couches informatiques à forte intensité de composants et du stockage des données dispersées causé par les silos de données. Afin de résoudre ces problèmes, ils ont adopté CDP 2.0 basé sur Apache Doris, en utilisant les capacités d'entrepôt de données unifiées de Doris pour briser les silos de données, simplifier les pipelines de traitement des données et améliorer l'efficacité du traitement des données.
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