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，广州大数据中心建设公司，表名需易于消费者理解和使用。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，运动大数据中心建设公司，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，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，运动大数据中心建设公司，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——应用数据层（ADS）存放数据产品个性化的统计指标数据，步态大数据中心建设公司，根据CDM层与ODS层加工生成。个性化指标加工：不公用性、复杂性（指数型、比值型、排名型指标）。基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。通过构建全域的公共层数据，极大地控制了数据规模的增长趋势，同时在整体的数据研发效率、成本节约、性能改进方面都有不错的效果。数据调用服务优先使用公共维度模型层（CDM）数据，当公共层没有数据时，需评估是否需要创建公共层数据，当不需要建设公用的公共层时，方可直接使用操作数据层（ODS）数据。应用数据层（ADS）作为产品特有的个性化数据一般不对外提供数据服务，但是ADS作为被服务方也需要遵守这个约定。步态大数据中心建设公司-中科汇成(推荐商家)由北京中科汇成科技有限公司提供。“步态检测设备,足底扫描仪,矫形鞋垫定制”选择北京中科汇成科技有限公司，公司位于：北京市丰台区西四环中路112号紫辰院，多年来，中科汇成坚持为客户提供好的服务，联系人：王经理。欢迎广大新老客户来电，来函，亲临指导，洽谈业务。中科汇成期待成为您的长期合作伙伴！)