存放数据产品个性化的统计指标数据，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、---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，---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---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，青海大数据中心建设费用，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。
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，不一一详细介绍，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，运动大数据中心建设费用，势必在新旧基建的轮动中有所表现。然后，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，运动大数据中心建设费用，进而带动上游供应链增长。
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，步态大数据中心建设费用，做到数据可管理、可追溯、可---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，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，以消除业务和技术之痛。
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