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你对大数据中心建设了解多少？
上游：基础设施和硬件设备。
基础设施总分为土地建设、机房建设，土地建设的主要方向有楼宇租用，这些在市场上的标的中体现不到，但是，机房建设中，就有一个新兴的标的行业，气温调控。大数据中心的主要设备是IT设备，在进行工作计算的时候，会产生高温环境，如果不进行调控或者调控的不到位，将会影响设备的运行。那么，数据中心精密环境的气温控制就成为一个必备的条件。精密空调作为精密环境气温调控的设备，随着大数据中心建设的推广增多，生产精密空调的公司也将取得不错的业绩回报。而且这类公司是生产这类设备的，技术壁垒高，市场占有率不容易被侵蚀，业绩将会得到强有力的支持。
大数据中心建设——功能介绍
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
数据服务
1. 自定义封装数据API服务接口，可配置映射关系、代码转换标准等
2. API接口全生命周期管理及监控，实现对外提供服务
数据地图
可视化、多方位、多维度的展现企业数据资产分布及运营管理情况
数据安全
1. 支持数据加密、密级、三员等多种安全策略
2. 支持敏感数据发现及敏感监控，全力保障数据安全环境
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。
大数据中心建设的基本原则
公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。
成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复贴。
数据可回滚——处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。
