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、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
大数据中心建设的定位及价值
大数据建设方法的核心是：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），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。
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。
以上信息由专业从事运动大数据中心文化建设公司的中科汇成于2024/5/19 6:38:15发布
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