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。

大数据中心建设的下游：应用端

参与者众多，主要有工业互联、云游戏云视频、VR/AR、在线教育、远程等，因为领域众多，步态大数据中心建设公司，不一一详细介绍，步态大数据中心建设公司，在之后的文章中会说到。

大数据中心建设作为“新基建”中的一员，势必在新旧基建的轮动中有所表现。
然后，海南大数据中心建设公司，补充一下这个行业的潜在逻辑，下游流量需求增长催生数据中心建设需求，进而带动上游供应链增长。

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

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，运动大数据中心建设公司，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

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