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的特点玩转数据资产遵循“微服务、大平台、轻技术、易操作”的设计理念，运动大数据中心文化建设公司，以大数据处理技术为支撑，以数据规划与管理咨询方法为指导，以数据聚合、治理、融合、服务为，致力于为用户提供有效的数据资产沉淀工具，服务数据资产管理、数据治理、数据仓库建设、数据中台落地等企业诉求，实现数据驱动业务，运动大数据中心文化建设，支撑数据价值发现。本信息由北京中科汇成科技有限公司为您提供，如果您想了解更多大数据中心建设的信息，运动大数据中心文化建设费用，您可拨打网站上的电话咨询，北京中科汇成科技有限公司竭诚为您服务！大数据中心建设的基本原则高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和使用。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。运动大数据中心文化建设-中科汇成公司由北京中科汇成科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。北京中科汇成科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)