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大数据中心建设的体系架构

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，运动大数据中心建设多少钱，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。

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，步态大数据中心建设费用，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，海南大数据中心建设，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。