数据底座模型分层：架构设计与应用解析

数据底座模型分层是指将数据底座按照不同的层次进行划分和组织，以满足不同的数据需求和管理目的。通常将数据底座分为以下几个层次：

1. 采集层：负责采集各种数据，包括传感器数据、设备数据、网络数据、业务数据等。

2. 存储层：负责将采集的数据进行存储和处理，包括数据清洗、去重、格式转换、归档等。

3. 计算层：负责对存储的数据进行计算和分析，包括数据挖掘、模型建立、预测分析等。

4. 应用层：负责将计算结果应用到实际业务中，包括数据可视化、报表生成、决策支持等。

通过对数据底座模型进行分层，可以更好地管理和利用数据资源，提高数据的可靠性、准确性和实时性，为企业的业务发展提供有力支持。