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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运动大数据中心建设公司
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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大数据中心建设的功能特性
数据质量管理
1. 质量规则零代码可配置，包括仅一性、准确性、一致性、规范性等规则
2. 事前校验、事后评估方式发现及监控数据质量，并进行低分预警
数据融合加工
1.19+数据加工算法组件；20+计算函数开箱即用，无须代码开发
2.拖拽式操作实现跨库的、大数据的融合加工
数据质量管理
1. 质量规则零代码可配置，包括仅一性、准确性、一致性、规范性等规则
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，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。
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