大數(shù)據(jù)中心建設的中游：服務商和第三方。

服務商包含基礎電信運營商和云計算服務商，基礎電信運營商為中國聯(lián)通、中國電信、中國移動，這些基礎運營商由于資本、網(wǎng)絡寬帶和客戶規(guī)模等優(yōu)勢在數(shù)據(jù)中心的布局力度大。這也是咱們的一貫作風，對于市場這些標的因為種種原因是得不到青睞的。而云計算服務商因為自身業(yè)務需要，自營建設或定制建設數(shù)據(jù)中心，主要是：阿里、騰訊、華為云、金山云等。

第三方就是說一些有相關技術的公司，建成數(shù)據(jù)中心，提供數(shù)據(jù)中心托管和增值服務。這類公司往往擁有專門的客戶群體，長時間提供數(shù)據(jù)中心服務，格局已經(jīng)形成，業(yè)績和市場占有率掛鉤。

大數(shù)據(jù)中心建設——功能介紹

數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集

1.多種數(shù)據(jù)歸集策略實現(xiàn)結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集

2.國、內外主流的關系型庫、大數(shù)據(jù)庫、NOSQL庫、國產(chǎn)庫等無縫適配

1.企業(yè)級數(shù)據(jù)標準統(tǒng)一定義、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一查詢

2.標準落地情況實時監(jiān)控，輔助企業(yè)標準化治理工作開展

元數(shù)據(jù)管理

1.元數(shù)據(jù)自動采集、動態(tài)感知，版本差異標記

2.元數(shù)據(jù)血緣、影響、全鏈路關系自動探索，圖形化展現(xiàn)

數(shù)據(jù)融合加工

1.19 數(shù)據(jù)加工算法組件；20 計算函數(shù)開箱即用，無須代碼開發(fā)

2.拖拽式操作實現(xiàn)跨庫的、大數(shù)據(jù)的融合加工

數(shù)據(jù)服務

1. 自定義封裝數(shù)據(jù)API服務接口，可配置映射關系、代碼轉換標準等

2. API接口全生命周期管理及監(jiān)控，實現(xiàn)對外提供服務

數(shù)據(jù)地圖

可視化、多方位、多維度的展現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布及運營管理情況

數(shù)據(jù)安全

1. 支持數(shù)據(jù)加密、密級、三員等多種安全策略

2. 支持敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)及敏感監(jiān)控，全力保障數(shù)據(jù)安全環(huán)境

大數(shù)據(jù)中心建設——公共維度模型層（CDM）

存放明細事實數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)及公共指標匯總數(shù)據(jù)，其中明細事實數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)一般根據(jù)ODS層數(shù)據(jù)加工生成；公共指標匯總數(shù)據(jù)一般根據(jù)維表數(shù)據(jù)和明細事實數(shù)據(jù)加工生成。

CDM層又細分為DWD層和DWS層，分別是明細數(shù)據(jù)層和匯總數(shù)據(jù)層，采用維度模型方法作為理論基礎，更多地采用一些維度退化手法，將維度退化至事實表中，減少事實表和維表的關聯(lián)，提高明細數(shù)據(jù)表的易用性；同時在匯總數(shù)據(jù)層，加強指標的維度退化，采取更多的寬表化手段構建公共指標數(shù)據(jù)層，提升公共指標的復用性，減少重復加工。其主要功能如下。

組合相關和相似數(shù)據(jù)：采用明細寬表，復用關聯(lián)計算，減少數(shù)據(jù)掃描。

公共指標統(tǒng)一加工：基于OneData體系構建命名規(guī)范、口徑一致和算法統(tǒng)一的統(tǒng)計指標，為上層數(shù)據(jù)產(chǎn)品、應用和服務提供公共指標；建立邏輯匯總寬表。

建立一致性維度：建立一致的數(shù)據(jù)分析維表，降低數(shù)據(jù)計算口徑、算法不統(tǒng)一的風險。