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，吉林运动大数据中心建设，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，致力于为用户提供有效的数据资产沉淀工具，运动大数据中心建设费用，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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大数据中心建设的***及价值
大数据建设方法的是：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，运动大数据中心建设哪家好，并进行低分预警
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
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