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主营：步态检测设备,足底扫描仪,矫形鞋垫定制
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大数据中心建设——应用数据层（ADS）
存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层加工生成。
个性化指标加工：不公用性、复杂性（指数型、比值型、排名型指标）。
基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。
通过构建全域的公共层数据，极大地控制了数据规模的增长趋势，同时在整体的数据研发效率、成本节约、性能改进方面都有不错的效果。
数据调用服务优先使用公共维度模型层（CDM）数据，当公共层没有数据时，需评估是否需要创建公共层数据，步态大数据中心建设哪家好，当不需要建设公用的公共层时，方可直接使用操作数据层（ODS）数据。应用数据层（ADS）作为产品特有的个性化数据一般不对外提供数据服务，但是ADS作为被服务方也需要遵守这个约定。
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，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
文件管理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
数据资产目录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，运动大数据中心建设哪家好，及数据查询与申请
大数据中心建设的体系架构
业务板块：根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块，业务板块之间的指标或业务重叠性较小。
规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点，设计出的一套数据规范命名体系，运动大数据中心建设哪家好，规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。
模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实（进行规范定义）。同时，青海大数据中心建设哪家好，在落地表模型时，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。
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第5年
