北京中科汇成科技公司-贵州大数据中心建设多少钱

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    2023-9-30

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大数据中心建设应该遵循哪些基本原则?

模型与扩展模型分离——建立模型与扩展模型体系,模型包括的字段支持常用的业务,扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要,不能让扩展模型的字段过度侵入模型,以免破坏模型的架构简洁性与可维护性。

致性——具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同,必须使用规范定义中的名称。





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,运动大数据中心建设多少钱,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,步态大数据中心建设多少钱,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,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,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,贵州大数据中心建设多少钱,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,步态大数据中心建设多少钱,降低数据计算口径、算法不统一的风险。




大数据中心建设的功能特性

数据管理

1. 规则零代码可配置,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

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

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