




数据管理
1. 规则零代码可配置,北京步态大数据中心建设,包括仅一性、准确性、一致性、规范性等规则
2. 事前校验、事后评估方式发现及监控数据,并进行低分预警
1.19+数据加工算法组件;20+计算函数开箱即用,无须代码开发
2.拖拽式操作实现跨库的、大数据的融合加工
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公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现,步态大数据中心建设费用,不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现,不要让公共逻辑多处同时存在。
成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能,步态大数据中心建设公司,不宜过度冗余与数据复贴。
数据可回滚——处理逻辑不变,在不同时间多次运行数据结果确定不变。
模型设计指导理论:
模型层次:把表数据模型分为三层:操作数据层(ods)、公共维度模型层(cdm)和应用数据层(ads),其中公共维度模型层包括明细数据层(dwd)和汇总数据层(dws)。
操作数据层(ods):把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。
同步:结构化数据增量或全量同步。
结构化:非结构化(日志)结构化处理并存储。
累积历史、清洗:根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。
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