广州步态大数据中心建设公司来电洽谈「多图」雀的部首

大数据中心建设的下游：应用端

参与者众多，主要有工业互联、云游戏云视频、VR/AR、在线教育、远程等，因为领域众多，不一一详细介绍，在之后的文章中会说到。

大数据中心建设作为“新基建”中的一员，势必在新旧基建的轮动中有所表现。然后，补充一下这个行业的潜在逻辑，下游流量需求增长催生数据中心建设需求，进而带动上游供应链增长。

大数据中心建设——功能介绍

数据统一归集

1.多种数据归集策略实现结构化数据、非结构化数据统一归集

2.国、内外主流的关系型库、大数据库、NOSQL库、国产库等无缝适配

1.企业级数据标准统一定义、统一管理、统一查询

2.标准落地情况实时监控，辅助企业标准化治理工作开展

元数据管理

1.元数据自动采集、动态感知，版本差异标记

2.元数据血缘、影响、全链路关系自动探索，图形化展现

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

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

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。