




业务板块:根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块,业务板块之间的指标或业务重叠性较小。
规范定义:结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点,设计出的一套数据规范命名体系,规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。
模型设计:以维度建模理论为基础,基于维度建模总线架构,构建一致性的维度和事实(进行规范定义)。同时,在落地表模型时,基于自身业务特点,设计出一套表规范命名体系。
硬件设备主要指的是it设备、电力设备。it设备中,服务器、网络设备、存储设备、安全设备和光模块等组成,其中服务器的采购成本大,组件大体分三大项cpu、gpu和dram。因为,芯片成本在服务器中的比例---,并且随着服务器的升级,成本会逐渐提高。所以,服务器相关的芯片股还是---的。电力设备主要指ups、变压器等,我们这里主要说ups。因为,数据中心本来就是一个靠电力工作的地方,ups在这里的应用可以说是比较适合不过的。当然,ups在很多领域都得到的应用,领域不同设备也不同。
存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据,运动大数据中心建设公司,其中明细事实数据、维表数据一般根据ods层数据加工生成;公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
cdm层又细分为dwd层和dws层,分别是明细数据层和汇总数据层,采用维度模型方法作为理论基础,更多地采用一些维度退化手法,步态大数据中心建设公司,将维度退化至事实表中,减少事实表和维表的关联,提高明细数据表的易用性;同时在汇总数据层,加强指标的维度退化,采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层,云南大数据中心建设公司,提升公共指标的复用性,减少重复加工。其主要功能如下。
组合相关和相似数据:采用明细宽表,复用关联计算,减少数据扫描。
公共指标统一加工:基于onedata体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标,为上层数据产品、应用和服务提供公共指标;建立逻辑汇总宽表。
建立一致性维度:建立一致的数据分析维表,降低数据计算口径、算法不统一的风险。
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