大数据中心建设的下游：应用端
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，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，进而带动上游供应链增长。
大数据中心建设的特点
玩转数据资产
遵循“微服务、大平台、轻技术、易操作”的设计理念，以大数据处理技术为支撑，以数据规划与管理咨询方法为指导，以数据聚合、治理、融合、服务为核心，致力于为用户提供有效的数据资产沉淀工具，服务数据资产管理、数据治理、数据仓库建设、数据中台落地等企业诉求，实现数据驱动业务，支撑数据价值发现。
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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，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，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。
大数据中心建设的基本原则
公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。
成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复贴。
数据可回滚——处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。
以上信息由专业从事步态大数据中心建设费用的中科汇成于2024/5/2 10:39:15发布
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