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大数据中心建设——功能介绍

数据融合加工

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

数据服务

1. 自定义封装数据api服务接口，可配置映射关系、代码转换标准等

2. api接口全生命周期管理及监控，实现对外提供服务

数据地图

可视化、多方位、---度的展现企业数据资产分布及运营管理情况

数据安全

1. 支持数据加密、密级、三员等多种安全策略

2. 支持敏感数据发现及敏感监控，全力保障数据安全环境

大数据中心建设——公共维度模型层（cdm）

存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，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，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，步态大数据中心建设多少钱，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，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，运动大数据中心建设多少钱，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。