课程简介

理解数据编织的核心概念、架构和优势。
掌握数据编织的关键技术，包括数据虚拟化、元数据管理、数据质量管理、数据安全等。
学习如何设计和实施数据编织解决方案，以满足不同的业务需求。
了解数据编织的应用场景和最佳实践。
掌握主流数据编织平台的使用方法和评估标准。

目标收益

培训对象

数据架构师、数据工程师、数据分析师、以及对数据集成和数据治理感兴趣的技术人员

课程内容

第一天：数据编织基础与架构
模块 1：数据管理挑战与数据编织的兴起 (上午)
o传统数据集成方法的局限性：ETL, 数据仓库, 数据湖
o数据孤岛、数据蔓延、数据复杂性等数据管理挑战
o数据编织的定义、目标和优势：加速数据访问、提升数据质量、简化数据治理
o数据编织与数据虚拟化、数据联邦、数据目录等技术的区别与联系
模块 2：数据编织架构与核心组件 (上午)
o数据编织的逻辑架构：数据源层、编织层、消费层
o数据编织的关键组件：
数据连接器 (Data Connectors)
元数据目录 (Metadata Catalog)
语义层 (Semantic Layer)
数据治理引擎 (Data Governance Engine)
数据安全模块 (Data Security Module)
o数据编织的部署架构：集中式、分布式、混合式
o动手实践：分析数据编织架构图，理解各组件之间的交互关系
模块 3：数据虚拟化技术 (下午)
o数据虚拟化的定义和优势：减少数据移动、提高数据灵活性
o数据虚拟化的实现方式：视图、物化视图、联合查询
o数据虚拟化的优化技术：查询重写、数据缓存、索引
o数据虚拟化的局限性：性能瓶颈、安全风险
o数据虚拟化工具：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization
o动手实践：使用数据虚拟化工具连接多个数据源并创建虚拟视图
模块 4：元数据管理与语义层 (下午)
o元数据的重要性：数据发现、数据理解、数据治理
o元数据的类型：技术元数据、业务元数据、操作元数据
o元数据管理工具：Apache Atlas, Collibra, Alation
o语义层的构建：定义业务术语、创建数据模型、建立数据关系
o使用语义层简化数据查询和分析
o动手实践：使用元数据管理工具创建数据目录并添加业务术语
第二天：数据治理、安全与应用
模块 5：数据质量管理 (上午)
o数据质量的维度：完整性、准确性、一致性、及时性、有效性
o数据质量管理流程：定义数据质量规则、监控数据质量、修复数据质量问题
o数据质量管理工具：Ataccama, Informatica Data Quality, Talend Data Quality
o数据Profiling和数据清洗技术
o动手实践：使用数据质量管理工具定义数据质量规则并监控数据质量
模块 6：数据安全与访问控制 (上午)
o数据安全的重要性：保护敏感数据、防止数据泄露
o数据安全措施：身份验证、授权、加密、数据脱敏
o访问控制模型：基于角色 (RBAC)、基于属性 (ABAC)
o数据审计与监控：追踪用户行为、检测异常访问
o数据安全工具：Imperva, DataGuise, Protegrity
o动手实践：配置数据访问权限控制策略
模块 7：数据编织的应用场景 (下午)
o自助式BI与分析：简化数据访问、加速数据洞察
o实时数据集成：统一实时数据源、支持实时决策
o数据驱动的应用开发：为应用提供统一的数据访问接口
o数据共享与协作：安全地共享数据资产
o数据迁移与上云：简化数据迁移过程、降低迁移风险
o动手实践：讨论数据编织在不同业务场景中的应用价值
模块 8：设计与实施数据编织解决方案 (下午)
o需求分析：确定业务目标、识别数据需求、评估现有数据架构
o架构设计：选择合适的数据编织架构、定义数据源连接策略、设计语义层和安全策略
o技术选型：评估和选择合适的数据编织平台和工具
o实施步骤：数据源连接、元数据导入、语义层构建、数据质量规则定义、安全策略配置
o测试与验证：验证数据访问、数据质量、数据安全
o动手实践：设计针对特定业务场景的数据编织解决方案
第三天：数据编织高级议题与实践
模块 9：数据编织平台的评估与选择 (上午)
o主流数据编织平台：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization, AtScale, IBM Cloud Pak for Data
o评估标准：功能、性能、可扩展性、安全性、易用性、成本
oPOC (Proof of Concept) 验证：使用真实数据和业务场景进行测试
o选择合适的平台：根据预算、技术栈和业务需求
o动手实践：比较不同数据编织平台的功能和性能
模块 10：数据编织的治理与管理 (上午)
o数据治理的挑战：数据质量、数据安全、数据合规
o数据编织的治理策略：
定义数据标准和规范
建立数据质量监控和改进机制
实施数据安全和访问控制策略
遵循数据合规要求
o数据治理工具的集成：将数据编织平台与数据治理工具集成
o动手实践：设计数据编织环境的数据治理方案
模块 11：数据编织的最佳实践 (下午)
o从小规模开始：逐步扩展数据编织范围
o与业务部门紧密合作：了解业务需求、获取业务支持
o选择合适的数据源：从关键数据源开始
o关注数据质量：确保数据的准确性和一致性
o持续监控和优化：定期评估数据编织平台的性能和效果
o文档化所有内容：记录数据源连接、数据转换、数据安全策略
o动手实践：讨论并分享数据编织的最佳实践经验
模块 12：数据编织的未来趋势 (下午)
oAI驱动的数据编织：利用AI技术自动发现数据、理解数据、治理数据
o自动化元数据管理：自动发现、分类、标注元数据
o智能数据质量监控：自动检测和修复数据质量问题
o主动式数据安全：自动识别和防御安全威胁
o云原生数据编织：在云平台上构建和部署数据编织解决方案
o开放讨论：学员分享对数据编织未来发展的看法
可选模块 (根据客户需求调整)
数据编织与数据网格 (Data Mesh) 的结合
o数据网格的概念和原则
o如何使用数据编织支持数据网格的实现
o数据域 (Data Domain) 的定义和管理
o跨数据域的数据协作
数据编织的安全与隐私高级议题
o差分隐私 (Differential Privacy)
o联邦学习 (Federated Learning)
o多方安全计算 (Secure Multi-Party Computation)
工具与技术：
数据虚拟化：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization
元数据管理：Apache Atlas, Collibra, Alation, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog
数据质量管理：Ataccama, Informatica Data Quality, Talend Data Quality, Deequ, Great Expectations
数据安全：Imperva, DataGuise, Protegrity
云平台：AWS, Azure, Google Cloud