课程简介
数据中台火爆全网！随之而来出现了一些问题，既然我们已经拥有了数据仓库、数据平台、数据湖这一系列概念和技术，为什么仍然需要关注数据中台？数据中台涉及到哪些具体内容？数据中台包括哪些方法论？数据中台是如何帮助阿里巴巴等互联网巨头取得今日的成功？数据中台如何与行业、业务相结合？传统企业如何构建数据中台？本课程将帮助您回答这一系列问题。
随着业务、技术的快速更新迭代，近几年来，数据中台成为了数据领域最为热门的话题之一。由数据中台所引发的一系列业务创新、技术更新，以及应用模式、服务模式的变化是信息产业长期发展的一个必然结果。所以，充分认识、了解和掌握数据中台当前发展现状，熟悉当前行业应用特点，理解相关技术已成必不可少的知识和技能。
本课程通过教师讲解、案例分析结合实际操作的授课方式，给学员带来新的认知和思考，使数据中台的学习过程充满乐趣。
目标收益
1.了解数据中台的基础概念、来源、特点、现状
2.理解数据中台在互联网电商、金融、电信、能源等行业的应用情况和应用案例
3.掌握数据中台的方法论，让学员掌握体系化的数据中台思考能力
4.通过课程的学习，让学员能够理解如何运用数据中台与技术中台、业务中台相互配合，产生业务价值。
培训对象
政府领导；
投资机构、行业客户；
CTO、CIO、技术总裁、技术总监、技术经理；
系统架构师、程序员、数据从业人员。
课程大纲
| 什么是数据中台 |
数据中台起源（阿里数据中台案例分析） 数据中台是什么？ 业务中台&数据中台&技术中台概念、区别与联系 数据仓库&数据平台&数据中台概念、区别与联系 数据湖&数据河&数据沼泽概念、区别与联系 |
| 数据中台建设和架构 |
企业级数据中台建设背景 企业级数据中台建设目标及定位 企业级数据中台架构设计 企业数据中台成熟度评估 企业数据中台建设的应用场景 |
| 行业头部企业解决方案 |
阿里数据中台产品及解决方案介绍 百度数据中台产品及解决方案介绍 华为数据中台产品及解决方案介绍 |
| 数据体系建设 |
数据体系规划 数据分层思想 贴源层数据建设 统一数仓建设 标签数据层建设 应用数据层建设 金融、电信、能源数据体系建设案例分享 |
| 数据中台架构实战 |
日新月益的业务及运营变化：商业赋能、数据展示、智能决策 数据资产管理：资产地图、资产分析、资产管理、资产应用、资产运营 统一数据服务：知识萃取中心、公共数据中心、垂直数据中心 智能数据研发：数据仓库规划、模型构建、指标规范、数据同步、数据开发、任务调度、监控告警 计算平台：离线计算、实时计算、流批融合 湖仓一体架构：Flink、Iceberg、Hudi |
| 数据服务系统 |
常见的数据服务介绍 Data API 服务介绍 数据服务背后的技术支撑体系 |
| 数据中台运营机制 |
数据中台运营效果评估模型介绍 数据资产运营 数据成本运营 数据中台运营的实战经验分享 |
| 数据中台案例分享 |
某金融数据中台建设案例分享 某电信集团数据中台案例分享 某能源集团数据中台案例分享 某类金融集团数据中台案例分享 |
| 数据架构管理 |
数据架构规划与原则设计 建立企业级信息模型 企业级可信数据源规划 数据分布评估与存储规划 整合企业数据架构和应用架构 |
| 数据标准管理 |
建立和完善数据标准体系 制定数据标准 实施线路图 制定各主题数据标准 确定数据标准落地方案 组织落实数据标准执行 数据标准执行过程控制和检查 数据标准日常维护、修订、审核、发布等 |
| 元数据管理 |
建立和完善元数据管理体系 建立元数据模型，收集和梳理元数据信息 元数据维护管理 元数据的应用服务 |
| 数据安全管理 |
建立数据安全管理机制 定义数据分级分类标准 定义数据安全控制及措施 数据隐私与安全管理的活动的执行 建议与维护数据安全工具 |
| 数据质量管理 |
建立和完善数据质量管理机制 发现数据质量问题，完善数据质量检查规则和检核方法 分析评估数据质量问题 解决质量问题，提升数据质量 数据质量考评指标设计、完善与实施 |
| 数据生命周期管理 |
制定数据生命周期体系规划 数据生命周期管理体系落地 完善数据的获取与存档方案 完善数据备份与恢复计划 制定数据销毁方案 完善归档数据的检索与使用策略 数据保留与归档日常活动执行 |
| 大规模数据集群治理实践 |
理清大规模数据集群的现状和治理需求点 明确治理的组织架构、方法论、技术框架 构建针对大数据集群的智能运维技术平台 实现YARN作业&HDFS画像、小文件洞察 实现NN RPC画像、关键Master服务预警 实现冗余计算挖掘，以目录维度评估冗余度 重构数据血缘、元数据、数据资产管理应用 智能分析集群用户行为画像，检测预测异常 |
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什么是数据中台 数据中台起源（阿里数据中台案例分析） 数据中台是什么？ 业务中台&数据中台&技术中台概念、区别与联系 数据仓库&数据平台&数据中台概念、区别与联系 数据湖&数据河&数据沼泽概念、区别与联系 |
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数据中台建设和架构 企业级数据中台建设背景 企业级数据中台建设目标及定位 企业级数据中台架构设计 企业数据中台成熟度评估 企业数据中台建设的应用场景 |
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行业头部企业解决方案 阿里数据中台产品及解决方案介绍 百度数据中台产品及解决方案介绍 华为数据中台产品及解决方案介绍 |
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数据体系建设 数据体系规划 数据分层思想 贴源层数据建设 统一数仓建设 标签数据层建设 应用数据层建设 金融、电信、能源数据体系建设案例分享 |
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数据中台架构实战 日新月益的业务及运营变化：商业赋能、数据展示、智能决策 数据资产管理：资产地图、资产分析、资产管理、资产应用、资产运营 统一数据服务：知识萃取中心、公共数据中心、垂直数据中心 智能数据研发：数据仓库规划、模型构建、指标规范、数据同步、数据开发、任务调度、监控告警 计算平台：离线计算、实时计算、流批融合 湖仓一体架构：Flink、Iceberg、Hudi |
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数据服务系统 常见的数据服务介绍 Data API 服务介绍 数据服务背后的技术支撑体系 |
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数据中台运营机制 数据中台运营效果评估模型介绍 数据资产运营 数据成本运营 数据中台运营的实战经验分享 |
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数据中台案例分享 某金融数据中台建设案例分享 某电信集团数据中台案例分享 某能源集团数据中台案例分享 某类金融集团数据中台案例分享 |
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数据架构管理 数据架构规划与原则设计 建立企业级信息模型 企业级可信数据源规划 数据分布评估与存储规划 整合企业数据架构和应用架构 |
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数据标准管理 建立和完善数据标准体系 制定数据标准 实施线路图 制定各主题数据标准 确定数据标准落地方案 组织落实数据标准执行 数据标准执行过程控制和检查 数据标准日常维护、修订、审核、发布等 |
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元数据管理 建立和完善元数据管理体系 建立元数据模型，收集和梳理元数据信息 元数据维护管理 元数据的应用服务 |
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数据安全管理 建立数据安全管理机制 定义数据分级分类标准 定义数据安全控制及措施 数据隐私与安全管理的活动的执行 建议与维护数据安全工具 |
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数据质量管理 建立和完善数据质量管理机制 发现数据质量问题，完善数据质量检查规则和检核方法 分析评估数据质量问题 解决质量问题，提升数据质量 数据质量考评指标设计、完善与实施 |
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数据生命周期管理 制定数据生命周期体系规划 数据生命周期管理体系落地 完善数据的获取与存档方案 完善数据备份与恢复计划 制定数据销毁方案 完善归档数据的检索与使用策略 数据保留与归档日常活动执行 |
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大规模数据集群治理实践 理清大规模数据集群的现状和治理需求点 明确治理的组织架构、方法论、技术框架 构建针对大数据集群的智能运维技术平台 实现YARN作业&HDFS画像、小文件洞察 实现NN RPC画像、关键Master服务预警 实现冗余计算挖掘，以目录维度评估冗余度 重构数据血缘、元数据、数据资产管理应用 智能分析集群用户行为画像，检测预测异常 |
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