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
数据标准管理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，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
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，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，在落地表模型时，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。
以上信息由专业从事步态大数据中心文化建设公司的中科汇成于2024/4/29 8:58:31发布
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