Méthode de conception de données moyenne

Politique de construction de table entre les données: plan horizontal, tous cassés.

Les plans horizontaux sont aux premières étapes de la plate-forme entre les données et doivent ouvrir différents systèmes d'entreprise de l'entreprise, briser les données de Data Island. En fait, nous construisons un entrepôt de données. Par exemple, les entreprises de télécommunications, nous devons activer les données, le compte, le service clientèle, le marketing, le V.V., la révision et la friture des données pour former des propriétés de données.

Construire la plate-forme de données moyenne liée à un large éventail de projets, construction d'entrepôts de données, d'algorithmes de modélisation, de données de gestionnaires, de données Services, etc. Et nous n'aurons pas besoin de brosser la scène de votre entreprise, de voir quel type de services dont ils ont besoin pour trouver une scène d'affaires, créent les capacités de service des données dans les données, puis répétez, chaque séjour.

Premièrement, le plan directeur

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Données intégrées

Nous devons d'abord confirmer les données à accéder, veuillez confirmer que l'accès des données est une extraction en temps réel ou hors ligne. Si la déconnexion est extraite comme une grande quantité d'extraction ou extraction extraite. La quantité de fréquence extraite est extraite quotidiennement ou horaire.

L'accès en temps réel peut être écrit sur le cluster HDFS en utilisant Kafka en temps réel.

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Les données hors connexion peuvent utiliser la base de données de type d'extraction SQOOOOP pour HDF.

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Construction modèle

] Le bâtiment modèle est une partie importante du centre de données, on peut dire que le succès ou l'échec des données dans les données est bonne et mauvaise. Le modèle est divisé en un modèle analytique souvent appelé entrepôt de données et certains modèles.H notre algorithme général.

Données à l'entrepôt de données, nous devons traiter des données, selon le package. de nous, données de résumé des données de chaque entreprise, formant notre modèle de données.

Cela implique de construire un entrepôt de données, simplement.

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Il s'agit d'une structure de hiérarchie de données simple. Données originales, le nettoyage est devenu DWS DWS Détails et DW DWS Données dans les données de Diatting Data Dim, données détaillées de chaque entreprise, liées à différents types de données DW, DW est synthétisée pour former différentes couches d'applications d'indicateur d'entreprise.

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Dans la construction numérique, nous déclarons la taille de la particule, les détails peuvent indiquer avec précision des affaires. signification. Dans le même temps, il est nécessaire de déterminer la taille, est la tailleC des utilisateurs ou une taille de marchandises, et constitue enfin nos données principales, qui constitue le fondement des données de modèle.

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nous sommes un algorithme généralement formé dans le processus d'activité Le développement peut être un algorithme universel tel que des algorithmes forestières aléatoires, de régression ou d'un algorithme d'affaires, telles que les recommandations du produit de l'utilisateur. En synthétisant ces algorithmes, nous formons notre algorithme aux appels directement à chaque entreprise.

Plate-forme ETL

Lorsque nous développons des modèles de données, nous devons avoir une plate-forme uniforme pouvant être comme un tuyau., Gérer les données étape par étape dans le modèle de données. Cela implique d'extraire des données, synthèse de données, planification de travail et similaire.

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différente de celle deRecherche commerciale, développement des données souvent moins écriture Détails des besoins liés aux documents, généralement une simple communication avec des hommes d'affaires, mais que vous trouverez des tâches de développement qui enlèveront une nouvelle fois. Pour éviter de tels phénomènes, nous pouvons organiser un échantillon selon notre activité réelle. Ils comprennent des champs de données, des calibres de données, des cycles de planification des tâches, la cartographie sur le terrain.

En général, le modèle que nous avons développé en numérique est des actifs de données, des données d'actif pour contrôler la réglementation et la gouvernance.

La tâche la plus élémentaire de la gestion des actifs fait du bon travail dans la gestion des métadonnées. Super données contient du calibre des données, l'explication du modèle de données, le sang de la figure de tissu, etc., détails, articles de métadonnées précédents " ". Unifiez les métadonnées et les modèles de données pour gérer les actifs de données de la société.

Gestion TaiLes produits de données ne sont pas en cas d'incidents, dans le processus de notre modèle de construction, doivent constituer un paramètre numérique numérique séparé pour la gestion. Service de données Comme dit, l'alcool craignait également la profondeur de l'allée. Après avoir effectué des propriétés de données, nous devons vendre leurs propriétés et l'utiliser pour plus de pièces, ce qui est l'intention initiale de la construction de données. Par conséquent, un ensemble de capacités de service de données fournies et c'est un travail très important à convenir. Insérer des images ici Services de données standard: Standardisez la structure de données, la requête en ligne en temps réel, le développement de données visuelles . Normaliser la structure de données Pour interagir avec les données, nous devons fournir la vue d'interface consolidée et les données peuvent être interrogées, les droits de contrôle. Demande de véritéOiseaux en temps réel Pour appeler chaque service, nous devons fournir des données en temps réel dans le calibrisme de données indiquant les résultats. Développement de données visuelles Page de gestion unifiée visuelle de l'interface de données fournie et le développeur est géré par une intuitive API de gestion. Réduisez la difficulté d'interpolation, d'entretien facile. relatives au bâtiment de données, à l'origine Ali Li, mais il y a beaucoup d'entreprises qui ont vraiment des idées de la même manière, elles ont également été faites . Pour les grandes entreprises de groupe, les méthodes secondaires sont très pratiques. Données cassées des blocs de groupe, formant des capacités unifiées de service de données. Mais beaucoup de gens ont progressivement progressivement avancé, pour les petites et moyennes entreprises, les méthodes secondaires ne sont pas trop lourdes, car elles, leur fardeau, des petites et moyennes entreprises doivent être une forme répétée de services pervers. Que ce soit. Qu'en est-il de la construction de Zhongtai?Votre entreprise choisira-t-elle une station médiane?