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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
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
大数据中心建设的定位及价值
大数据建设方法的核心是：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，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。