課程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
企業數據平臺培訓
【課程背景】
隨著大數據的崛起,企業數據平臺架構成為企業競爭力的關鍵。為滿足企業對高效、穩定數據平臺的需求,培養專業人才,《企業數據平臺架構解析》課程應運而生。
【課程收獲】
掌握數據平臺架構的核心知識
提升解決實際問題的能力
增強跨部門協作與溝通能力
培養創新思維與前瞻意識
【課程對象】
數據產品人群
【課程大綱】
一、什么是企業數據平臺
1. 定義企業數據平臺
2. 企業數據平臺與傳統數據倉庫、數據中臺的區別和聯系
3. 企業數據平臺的核心功能和特點
二、為什么需要企業數據平臺
企業需要企業數據平臺的原因主要有四點:
1. 數字化轉型:確保數據在不同場景、組織和產業間的互通。
2. 數據治理:隨著數據量增長,數據平臺有效管理數據,保障數據質量、合規性和安全性。
3. 數據挖掘與AI建模:數據平臺為數據挖掘和AI建模提供豐富數據源,支持智能化決策。
4. 競爭力與產業融合:數據平臺增強企業競爭力,促進與產業鏈伙伴的數據共享和協同。
三、企業數據平臺架構概覽
1.數據平臺架構體系
(1) 數據采集層:包括數據源、數據接入方式等。
(2) 數據存儲層:包括分布式存儲、數據湖、數據倉庫等。
(3) 數據處理層:包括批處理、流處理、圖計算等。
(4) 數據分析層:包括數據查詢、數據挖掘、機器學習等。
(5) 數據服務層:包括API接口、可視化工具、數據產品等。
2.數據采集層
(1)數據源識別與接入
確定數據采集的源頭
多種數據源接入方式的支持與適配
(2)數據抽取與集成
數據抽取技術與策略
數據清洗與格式化
(3)數據安全與隱私保護
數據加密與傳輸安全
隱私保護技術與策略
3.數據存儲層
(1)存儲方案選擇
關系型數據庫
非關系型數據庫
分布式存儲系統
(2)數據存儲優化
數據分區與分片
數據壓縮與索引
(3)數據備份與恢復
備份策略與周期
數據恢復流程與演練
4.數據處理層
(1)數據預處理
數據清洗與去重
數據轉換與標準化
(2)數據計算與挖掘
批處理與實時計算
數據挖掘算法與模型
(3)數據質量監控
數據完整性校驗
數據準確性評估
5數據分析層
(1)數據分析工具與平臺
數據可視化工具
高級數據分析與建模平臺
(2)數據分析方法
描述性分析
預測性分析
探索性分析
(3)數據洞察與價值提取
業務問題分析與解決
數據驅動的決策支持
6.數據服務層
(1)數據API與服務接口
RESTful API
數據服務接口定義與規范
(2)數據安全與訪問控制
數據權限管理
數據訪問審計與監控
(3)數據服務性能優化
負載均衡與容災
服務性能監控與調優
四、企業數據平臺架構的組件關系
1. 各層次之間的數據流與依賴關系
2. 組件間的交互與協同工作
3. 數據安全、隱私保護與數據治理的重要性
企業數據平臺培訓
轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/320960.html
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