运动大数据中心建设公司-广州运动大数据中心建设-中科汇成公司

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    2024-2-19

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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),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。




大数据中心建设的功能

数据管理

1.多源异构数据的统一管理、统一查询等,广州运动大数据中心建设,支持字段级、行级权限控制

2.数据标签管理,进行数据画像及检索应用

文件管理

1.支持文件元数据定义, 及文件的上传、预览、导出控制

2.支持服务器磁盘、hdfs、hbase等多种文件存储方式

数据资产目录

1. 数据有哪些、是什么、在哪里一目了然

2. 企业级结构化数据、非结构化数据统一的资源目录,及数据查询与申请





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费用,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,运动大数据中心建设公司,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。




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