企业视频展播，请点击播放视频作者：北京中科汇成科技有限公司大数据中心建设——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，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，采用维度模型方法作为理论基础，智能云大数据中心文化建设费用，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，大数据中心文化建设费用，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。大数据中心建设的功能特性数据质量管理1.质量规则零代码可配置，包括仅一性、准确性、一致性、规范性等规则2.事前校验、事后评估方式发现及监控数据质量，并进行低分预警数据融合加工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质量管理1.质量规则零代码可配置，包括仅一性、准确性、一致性、规范性等规则2.事前校验、事后评估方式发现及监控数据质量，步态大数据中心文化建设费用，并进行低分预警大数据中心建设的基本原则公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，智能云大数据中心文化建设费用，不要让公共逻辑多处同时存在。成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复贴。数据可回滚——处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。大数据中心文化建设费用-中科汇成公司由北京中科汇成科技有限公司提供。北京中科汇成科技有限公司坚持“以人为本”的企业理念，拥有一支高素质的员工队伍，力求提供更好的产品和服务回馈社会，并欢迎广大新老客户光临惠顾，真诚合作、共创美好未来。中科汇成——您可信赖的朋友，公司地址：北京市丰台区西四环中路112号紫辰院，联系人：王经理。)