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大数据中心建设的体系架构

业务板块：根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块，业务板块之间的指标或业务重叠性较小。

规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点，设计出的一套数据规范命名体系，规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。

模型设计：以维度建模理论为基础，运动大数据中心建设公司，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实（进行规范定义）。同时，在落地表模型时，运动大数据中心建设费用，基于自身业务特点，北京运动大数据中心建设，设计出一套表规范命名体系。

大数据中心建设的功能

数据管理

1.多源异构数据的统一管理、统一查询等，支持字段级、行级权限控制

2.数据标签管理，进行数据画像及检索应用

文件管理

1.支持文件元数据定义， 及文件的上传、预览、导出控制

2.支持服务器磁盘、hdfs、hbase等多种文件存储方式

数据资产目录

1. 数据有哪些、是什么、在哪里一目了然

2. 企业级结构化数据、非结构化数据统一的资源目录，及数据查询与申请

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。

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