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视频作者：北京中科汇成科技有限公司
大数据中心建设——公共维度模型层（CDM）
存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成；公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细数据层和汇总数据层，采用维度模型方法作为理论基础，大数据中心建设公司，更多地采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联，提高明细数据表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工。其主要功能如下。
组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表。
建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，步态大数据中心建设公司，降低数据计算口径、算法不统一的风险。
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，智能云大数据中心建设公司，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，智能云大数据中心建设公司，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——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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