大数据中心建设——方案介绍
方案建立多个关键技术上，他们无缝衔接地收集一方数据、对接多方数据 源、分析和细分数据，并激发和应用数据。 通过APEX NEXUS 合并多埋点、触点及数据源的功能，企业能够有一个统一的视角，以及结合分析工具，将他们的一方数据转化为洞察，用于各种业务功能。
北京中科汇成科技有限公司致力于大数据中心建设行业技术服务，北京中科汇成科技有限公司竭诚为您服务！
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——模型设计
模型设计指导理论：
模型层次：把表数据模型分为三层：操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS），其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。
操作数据层（ODS）：把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。
同步：结构化数据增量或全量同步。
结构化：非结构化（日志）结构化处理并存储。
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。
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。
阿里巴巴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，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。