数仓说明及规范 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/PrtNwl4CIiHKcMkML6UcoiDanbc1.3 数据模型设计原则. dwm层分业务过程进行建模(星型模型)，严禁跨域；. dws层进行 ... 开发(模型表优先考虑更新迭代其次才是新增)；. 4.必须做到指标口径统一 ...
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网易CodeWave低代码平台：数据建模在开发中的应用与优势
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BBRJw8DBoiWGJYk0meoclMDFnSV/a6它主要包含两部分：基础语言和Web 应用特定领域（如数据定义、数据查询、页面、流程、权限等）的子语言集合。通过一套基础的语言系统（例如类型、常量变量、表达式等）支撑了各 ...
人工经验在亚马逊Neptune生成式AI数据建模中的作用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AzSewIOxJisAnykQycEc2r5nnVf/a7在当今数字化时代，数据模型的构建对于数据库管理和应用开发至关重要。亚马逊云服务（AWS）的博客文章中介绍了一种利用生成式AI 以代码形式构建亚马逊Neptune 数据模型的 ...
数仓精品理论｜大数据每日一学【揭开数仓的面纱】 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/OT5MwX0IjiAp5ck4AUlcQvr9ncg... 数据仓库的规划、设计、开发、维护和运营等方面。 ... 三大数据模型：星型模型、雪花模型、星座模型. 视频链接 ... 设计模型，完成数据整合，提供统一的基础数据来源。
利用生成式AI 以代码形式构建Amazon Neptune 数据模型的图示方法
https://docs.feishu.cn/article/wiki/RUvkwN0RridH2xknCnMcmThnnKc在当今数字化时代，数据模型的构建对于数据库管理和应用开发至关重要。亚马逊云服务（AWS）的博客文章中提到了一种创新的方法——使用生成式AI 以代码形式构建Amazon ...
1-2 数仓规范化—菜鸟数据模型管理实践.pdf - 飞书
https://hf0y97ff1r.feishu.cn/wiki/IPWhwytvsigumFk0YasciLHIn9b... 数据质量 数据资产 数据安全 数据地图 数据源 DM 数据开发治理 DataWorks. | 业务 快速迭代和 发展的 情况 下，缺少 融合 建模规范 、 建模实操 、 数仓大图 、 数据质量 、 ...
大模型应用开发框架选择：新手入门该选哪个？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EQGzwZ4kLiy3IokV4ECcV8senVe/a7... 设计的问答和查询。PromptNodePromptTemplate. 使用Haystack 节点在这个级别 ... 与Hugging Face 集成： 与Hugging Face 模型和数据集无缝集成。 缺点：. 功能有限 ...
CodeWave中需求与设计图如何分析？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Okhew0H8EiZfXwkVqEgcKN35ndd/a3在系统开发时，后端需要设计表结构，写实体类，再去开发接口和业务逻辑，那么接下来如何在CodeWave进行数据流开发的流程呢？ 3⃣️ 数据建模，三步轻松搞定. 可视化编辑 ...
数仓代码规范：提升代码质量与可读性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VF3twNKnqiLIqykERoUc7cjcnVg/ab3.3 DWD层开发指南 ; 设计模型 · 确定事实. 选择必要的指标 ; 设计模型 · 冗余维度. 尽可能冗余更多的信息，减少后续增加字段的迭代需求 ; 数据清洗. 统一数据类型. 使用函数CAST ...
数仓建模如何符合数据完整性规则 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VmyHwOADfiIj2PkpmKBcEb5wnKf/au数据血缘追踪：提供给外界的一张业务表来源于很多表，快速定位问题. 增强数据复用能力：减少重复开发，通过数据分层规范化，开发一些通用地中间层数据，提高单张业务表地使用率.