随着大数据观念逐步深入，数据分析带来的价值愈发被大家重视起来。从PC时代，到互联网时代、移动互联网时代，数据应用不再是简单的分析和挖掘，而是更加智能化。
典型企业分析场景主要分为实时分析处理，批量分析处理以及交互式查询处理。当前常见的解决方案用不同技术解决不同问题：使用Hana，Oracle Exadata处理实时分析场景；使用Teradata，Greenplum处理批量分析场景；使用Oracle和SQL Server等处理交互式查询场景。
从单一场景来看都是不错的选择，但是站在整体数据域视角去看，这种搭积木式的方案带来诸多问题，例如组件多，开发方式不统一，数据格式不统一，反复转换消耗算力和存储空间；组件间的数据流转开发复杂，流转效率低；跨集群，跨组件数据一致性差等。
华为云GaussDB（DWS）从两个维度构筑能力，为企业用户提供一站式分析能力：
在全并行分布式架构上，无缝融合时序引擎、OLAP引擎、CEP引擎，同时支撑实时分析、批量分析和交互式查询等不同业务负载，达到开发统一、部署统一、维护统一、数据格式统一，真正做到一个产品包办的一站式分析；
异构平台数据融合、协同分析，构筑全域数据一体化。当前企业IT系统不会是白纸一张，在不同阶段曾经采用不同技术建设的多套系统承载着不同的业务，这些系统还未完成历史使命，将延续使用相当长一段时间。华为云GaussDB（DWS）支持多样性的数据融合分析能力，无缝融合并协同分析企业现有平台数据，让老IT系统产生的数据焕发新价值。
一、T+0实时分析
业务场景中实时数据源种类繁多，针对不同数据源采用不同实时处理技术。时序引擎支持时序数据分析，内置100多种时序分析算法，将时序数据接入后实时合并；流引擎接入基于Kafka/Flink等流组件产生的流式数据，支持对流数据自定义持续计算。
二、全并行批量分析
基于Share-nothing分布式架构，华为云GaussDB（DWS）天然具备大规模的分布式并行处理能力。多层级并行技术将系统性能推至极致，包括节点间并行、节点内SMP并行，CPU指令级并行以及动态编译技术。同时，通过自研TCP多流、多线程包合并、通信代理等技术，将scale-out能力推至极致，华为云GaussDB（DWS）也是目前唯一通过信通院2048节点大集群权威认证的分布式数据库产品。
三、多场景交互式查询
对短查询做了全流程梳理，从接入、SQL解析、计划发送、执行和数据扫描进行了一系列优化；由于Ad-hoc查询的负载具有不可预见性，经常可能会出现单一查询拖慢甚至拖垮整个集群的情况，华为云GaussDB（DWS）内置动态智能负载管理组件，实时监控运行状态和资源消耗，对异常作业自动预警并智能干预，例如内存占用过高，运行时间过长，大量数据广播等异常情况，系统会自动查杀等。
以银行业务为例，“手机银行用户实时数据查询”与“网银系统交易流水批量作业”是最常见的业务场景，采用2套技术方案或2个平台分别处理，则会出现资源重复投入。
使用华为云GaussDB（DWS）实现2个业务场景需求，数据无需反复转换和流转，提升了业务处理效率，节省运维成本。2小时可完成7万个核心业务的银行日增量数据归档和数据加工，同时支持手机银行终端7x24小时实时查询；当上千万个人用户与几十万企业用户同时使用系统，并发进行日间批量作业10万个的批量高峰期，实时查询可在3秒内响应，真正做到跑批和实时作业互不影响。
华为云GaussDB（DWS） 面向未来，构筑新一代、全场景、云数据仓库，一站式数据分析，释放非凡数据价值，做企业数字化转型的最佳伙伴。
