大数据中心建设——公共维度模型层（CDM）

存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，运动大数据中心建设费用，其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成；公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。

CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细数据层和汇总数据层，运动大数据中心建设，采用维度模型方法作为理论基础，更多地采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联，提高明细数据表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工。
其主要功能如下。

组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。

公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表。

建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。

大数据中心建设的定位及价值

大数据建设方法的是：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，运动大数据中心建设多少钱，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。

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