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，广州运动大数据中心建设，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，表名需易于消费者理解和使用。

大数据中心建设的定位及价值

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，运动大数据中心建设公司，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。

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。

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，运动大数据中心建设哪家好，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

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

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

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