大数据中心建设的基本原则
高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成,应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,步态大数据中心文化建设公司,将低概率同时访问的数据分开存储。
命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致,表名需易于消费者理解和使用。
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,步态大数据中心文化建设,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,步态大数据中心文化建设公司,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、多维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
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,步态大数据中心文化建设费用,并进行低分预警
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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
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