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如何更好利用大数据的优势?

发布时间:2020年11月04日 07:31:44 来源:环球青藤 点击量:44

【摘要】每年大数据领域都会涌现大量新技术。 大数据技术可以挖掘隐藏在大数据中的信息和知识,为人类的社会经济活动提供基础,并提高各个领域的运营效率,甚至加剧了整个社会经济的集约化。 那么,大数据计算涉及的结构层次是什么?

1、统一数据库层

我们通过各种方式采集到的丰富数据,在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。

其主要功能包括:

-Sync:将结构化数据增量或完全同步到数据中心。

-结构化:数据中心中的非结构化(日志)结构化处理和存储。

累积历史记录和清除:根据数据业务要求以及审核和审计要求保存历史数据和数据清除 < 在权利和责任方面,所有数据应在源头统一,所有数据库层应统一,一个团队应负责和 控制,其他团队无权在数据库层中复制数据。

2、数据中间层

我们进行数据建模研究和开发,并处理由于业务变化(尤其是组织结构)而难以轻易转移的数据中间层。 包括DWD详细数据中间层和DWS摘要数据中间层。

其主要功能包括:

-合并和相似的数据:使用详细而宽的表,重用相关的计算,并减少数据扫描。

-对公共指标进行统一处理:基于OneData系统构建具有命名约定,一致口径和统一算法的统计指标 ,它是一种高级数据产品-为产品,应用程序和服务提供公共指标; 建立逻辑汇总表。

-建立一致的维度:建立一致的数据分析维度表,以减少数据计算口径和算法不一致的风险。

3、数据应用程序层

在为应用程序提供服务时,业务团队或业务线中的数据团队拥有极大的自由度。 只要他们依靠数据公共层,就可以自由地构建ADS数据应用程序层。

其主要功能包括:

-个性化索引处理:不公开; 复杂度(指数,比率,排名指数)。

-基于应用程序的数据组装:大型和大型表市场,水平表到垂直表,趋势指标字符串。

关于大数据技术包含哪些结构层次,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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