




大数据建设方法的是:从业务架构设计到模型设计,从数据研发到数据服务,做到数据可管理、可追溯、可---重复建设。
建设统一的、规范化的数据接入层(ods)和数据中间层(dwd和dws),通过数据服务和数据产品,步态大数据中心建设,完成服务于大数据系统建设,即数据公共层建设。提供标准化的(standard)、共享的(shared)、数据服务(service)能力,降低数据互通成本,释放计算、存储、人力等资源,以消除业务和技术之痛。
玩转数据资产
遵循“微服务、大平台、轻技术、易操作”的设计理念,以大数据处理技术为支撑,以数据规划与管理咨询方法为指导,以数据聚合、治理、融合、服务为,致力于为用户提供有效的数据资产沉淀工具,广州大数据中心建设,服务数据---、数据治理、数据仓库建设、数据---落地等企业诉求,实现数据驱动业务,运动大数据中心建设公司,支撑数据价值发现。
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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,运动大数据中心建设,---地控制了数据规模的增长趋势,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。
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