大数据中心建设的功能特性
数据质量管理
1. 质量规则零代码可配置，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质量，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
数据质量管理
1. 质量规则零代码可配置，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质量，并进行低分预警
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，智能云大数据中心文化建设费用，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，智能云大数据中心文化建设公司，在落地表模型时，智能云大数据中心文化建设公司，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。
大数据中心建设的定位及价值
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、可规避重复建设。
建设统一的、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD和DWS），智能云大数据中心文化建设，通过数据服务和数据产品，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。
智能云大数据中心文化建设-北京中科汇成科技公司由北京中科汇成科技有限公司提供。北京中科汇成科技有限公司是从事“步态检测设备,足底扫描仪,矫形鞋垫定制”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：王经理。
