智能云大数据中心---公司-北京中科汇成有限公司_北京市软件

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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特性

数据管理

1. 规则零代码可配置，智能云大数据中心---公司，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，智能云大数据中心---公司，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

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，大数据中心---公司，并进行低分预警

大数据中心建设——功能介绍

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

数据服务

1. 自定义封装数据api服务接口，可配置映射关系、代码转换标准等

2. api接口全生命周期管理及监控，实现对外提供服务

数据地图

可视化、多方位、---度的展现企业数据资产分布及运营管理情况

数据安全

1. 支持数据加密、密级、三员等多种安全策略

2. 支持敏感数据发现及敏感监控，全力保障数据安全环境

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