中科汇成科技有限公司-步态大数据中心文化建设费用

大数据中心建设——功能介绍

数据统一归集

1.多种数据归集策略实现结构化数据、非结构化数据统一归集

2.国、内外主流的关系型库、大数据库、NOSQL库、国产库等无缝适配

1.企业级数据标准统一定义、统一管理、统一查询

2.标准落地情况实时监控，辅助企业标准化治理工作开展

元数据管理

1.元数据自动采集、动态感知，版本差异标记

2.元数据血缘、影响、全链路关系自动探索，图形化展现

大数据中心建设——应用数据层（ADS）

存放数据产品个性化的统计指标数据，步态大数据中心文化建设费用，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、排名型指标）。

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，大数据中心文化建设费用，极大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、性能改进方面都有不错的效果。

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，步态大数据中心文化建设费用，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。

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。