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发布时间：2022-01-20
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，大数据中心建设，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，运动大数据中心建设，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，模型包括的字段支持常用的业务，运动大数据中心建设公司，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，大数据中心建设公司，必须使用规范定义中的名称。
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
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
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
