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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，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，较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**使用公共维度模型层（CDM）数据，运动大数据中心建设多少钱，当公共层没有数据时，需评估是否需要创建公共层数据，步态大数据中心建设多少钱，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。

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，步态大数据中心建设多少钱，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，基于维度建模总线架构，山东大数据中心建设多少钱，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，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。

大数据中心建设——功能介绍

数据统一归集

1.多种数据归集策略实现结构化数据、非结构化数据统一归集

2.国、内外主流的关系型库、大数据库、NOSQL库、国产库等无缝适配

1.企业级数据标准统一定义、统一管理、统一查询

2.标准落地情况实时监控，辅助企业标准化治理工作开展

元数据管理

1.元数据自动采集、动态感知，版本差异标记

2.元数据血缘、影响、全链路关系自动探索，图形化展现