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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***、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——功能介绍

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

数据服务

1. 自定义封装数据API服务接口，可配置映射关系、代码转换标准等

2. API接口全生命周期管理及监控，实现对外提供服务

数据地图

可视化、多方位、多维度的展现企业数据资产分布及运营管理情况

数据安全

1. 支持数据加密、密级、三员等多种安全策略

2. 支持敏感数据发现及敏感监控，全力保障数据安全环境

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。

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。