运动大数据中心建设哪家好-大数据中心建设哪家好-北京中科汇成

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视频作者：北京中科汇成科技有限公司

大数据中心建设应该遵循哪些基本原则？

模型与扩展模型分离——建立模型与扩展模型体系，模型包括的字段支持常用的业务，扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要，不能让扩展模型的字段过度侵入模型，以免破坏模型的架构简洁性与可维护性。

致性——具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同，必须使用规范定义中的名称。

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，运动大数据中心建设哪家好，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，极大地控制了数据规模的增长趋势，大数据中心建设哪家好，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，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，步态大数据中心建设哪家好，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。

大数据中心建设的功能

数据管理

1.多源异构数据的统一管理、统一查询等，支持字段级、行级权限控制

2.数据标签管理，运动大数据中心建设哪家好，进行数据画像及检索应用

文件管理

1.支持文件元数据定义， 及文件的上传、预览、导出控制

2.支持服务器磁盘、HDFS、HBASE等多种文件存储方式

数据资产目录

1. 数据有哪些、是什么、在哪里一目了然

2. 企业级结构化数据、非结构化数据统一的资源目录，及数据查询与申请

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