你對大數據中心建設了解多少？

上游：基礎設施和硬件設備。

基礎設施總分為土地建設、機房建設，土地建設的主要方向有樓宇租用，這些在市場上的標的中體現不到，但是，機房建設中，就有一個新興的標的行業，氣溫調控。大數據中心的主要設備是IT設備，在進行工作計算的時候，會產生高溫環境，如果不進行調控或者調控的不到位，將會影響設備的運行。那么，數據中心精密環境的氣溫控制就成為一個必備的條件。精密空調作為精密環境氣溫調控的設備，隨著大數據中心建設的推廣增多，生產精密空調的公司也將取得不錯的業績回報。而且這類公司是生產這類設備的，技術壁壘高，市場占有率不容易被侵蝕，業績將會得到強有力的支持。

大數據中心建設——功能介紹

數據融合加工

1.19+數據加工算法組件；20+計算函數開箱即用，無須代碼開發

2.拖拽式操作實現跨庫的、大數據的融合加工

數據服務

1. 自定義封裝數據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控，實現對外提供服務

數據地圖

可視化、多方位、多維度的展現企業數據資產分布及運營管理情況

數據安全

1. 支持數據加密、密級、三員等多種安全策略

2. 支持敏感數據發現及敏感監控，全力保障數據安全環境

大數據中心建設的定位及價值

大數據建設方法的核心是：從業務架構設計到模型設計，從數據研發到數據服務，做到數據可管理、可追溯、可規避重復建設。

建設統一的、規范化的數據接入層（ODS）和數據中間層（DWD和DWS），通過數據服務和數據產品，完成服務于大數據系統建設，即數據公共層建設。提供標準化的（Standard）、共享的（Shared）、數據服務（Service）能力，降低數據互通成本，釋放計算、存儲、人力等資源，以消除業務和技術之痛。

大數據中心建設的基本原則

公共處理邏輯下沉及單一——越是底層公用的處理邏輯越應該在數據調度依賴的底層進行封裝與實現，不要讓公用的處理邏輯暴露給應用層實現，不要讓公共邏輯多處同時存在。

成本與性能平衡——適當的數據冗余可換取查詢和刷新性能，不宜過度冗余與數據復貼。

數據可回滾——處理邏輯不變，在不同時間多次運行數據結果確定不變。