步态大数据中心建设多少钱-大数据中心建设多少钱-北京中科汇成

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    2023-12-19

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大数据中心建设——应用数据层(ads)

存放数据产品个性化的统计指标数据,根据cdm层与ods层加工生成。

个性化指标加工:不公用性、复杂性(指数型、比值型、---型指标)。

基于应用的数据组装:大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。

通过构建全域的公共层数据,---地控制了数据规模的增长趋势,大数据中心建设多少钱,同时在整体的数据研发效率、成本节约、性能改进方面都有---的效果。

数据调用服务优先使用公共维度模型层(cdm)数据,当公共层没有数据时,需评估是否需要创建公共层数据,当不需要建设公用的公共层时,方可直接使用操作数据层(ods)数据。应用数据层(ads)作为产品特有的个性化数据一般不对外提供数据服务,但是ads作为被服务方也需要遵守这个约定。




大数据中心建设——模型设计

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),运动大数据中心建设多少钱,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。




大数据中心建设——功能介绍

数据统一归集

1.多种数据归集策略实现结构化数据、非结构化数据统一归集

2.国、内外主流的关系型库、大数据库、nosql库、国产库等无缝适配

数据标准管理

1.企业级数据标准统一定义、统一管理、统一查询

2.标准落地情况实时监控,辅助企业标准化治理工作开展

元数据管理

1.元数据自动采集、动态感知,版本差异标记

2.元数据血缘、影响、全链路关系自动探索,图形化展现




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