数据中台培训课件视屏

数据中台培训课件第一章数据中台概述与价值什么是数据中台数据中台定义核心理念数据中台是一套完整的数据管理体系通过数据技术整合企业内外部数据数据资产化将分散数据转化为可管理的企业资产,:资源形成标准化的数据资产为前台业务提供高效、灵活的数据服务支撑服务化架构提供标准化、可复用的数据服务,,:敏捷响应快速支撑业务创新与决策需求:它不仅是技术平台更是一种组织能力与管理理念的融合强调数据的资产智能驱动通过数据分析赋能业务洞察,,:化、服务化与智能化业务中台数据中台协同关系沉淀通用业务能力如订单、用户、支付等整合数据资源提供数据服务能力为业务决,,,核心业务逻辑支撑前台快速创新策和应用提供数据支撑,数据中台的战略意义数字化转型引擎打破数据孤岛数据中台是企业数字化转型的关键支撑平台通过统一的数据标准和架构消除部门间的,,为业务创新提供坚实的数据基础它能够快数据壁垒实现数据的跨部门流通与共享,速响应市场变化支撑企业从传统模式向数让数据真正成为企业的战略资产而非各自,,据驱动型组织转型为政的信息碎片数据治理保障建立完善的数据质量管理、数据安全保障和数据标准体系确保数据的准确性、一致性和可信度,从源头解决数据质量问题提升数据应用价值,数据中台不是简单的技术项目而是企业战略层面的系统工程关乎企业的核心竞争力,,数据中台的业务价值体现敏捷业务决策数据资产化管理实时数据分析与智能洞察帮助管理层快速做出精准决策缩,,短决策周期将分散的业务数据整合为统一管理的数据资产建立数据标,准和质量体系提升数据可用性与价值,业务创新支撑灵活的数据服务能力支持新产品快速上线降低创新试错成,本精准营销赋能运营效率提升基于用户画像和行为分析实现精准营销与个性化服务,自动化数据处理流程减少人工干预提高数据处理效率与准,,确性数据中台通过标准化的数据服务和智能化的数据应用帮助企业从经验驱动转向数据驱动从被动响应转向主动洞,,察它不仅提升了数据管理效率更重要的是释放了数据的业务价值让数据真正成为企业发展的核心生产要素关键价值点,,投资回报率提升以上30%决策效率提高50%打破壁垒数据赋能,从分散孤立的数据孤岛到统一整合的数据中台企业实现数据资源的全面整合与高效利用,,数据中台建设的四大挑战数据质量参差不齐来源多样、标准不

一、质量波动大需要建立完善的数据质量监控与治理机制从数据采集、清洗、加工到应,用全链路保障数据质量组织协同难度大涉及多部门协作利益分配复杂需要高层推动明确数据归属与权责建立跨部门协作机制和激励体系,,,技术架构复杂技术选型多样系统集成困难需要合理规划技术架构选择成熟稳定的技术栈确保系统可扩展性和稳定性,,,业务需求多变业务快速迭代需求频繁调整需要建立敏捷的数据服务体系快速响应业务变化支撑业务创新,,,应对策略关键成功因素制定清晰的数据战略与规划路线图•高层支持、组织变革、技术选型、人才储备四位组建专业的数据中台建设团队•一体缺一不可,采用分步实施、快速迭代的建设方式•注重业务价值导向避免为建而建•,典型企业数据中台案例分享阿里巴巴数据中台个推数据中台十二年演进历程战略解读CTO从最初的数据仓库到统一的数据中台阿里巴巴经历了三个阶段数据整合个推作为数据智能服务商构建了覆盖数据采集、治理、建模、应用的完整,:,期、能力沉淀期、生态开放期通过、、等数据中台体系通过自主研发的数据治理平台实现了数据资产的精细化管OneData OneIDOneService,核心能力建设支撑了淘宝、天猫、菜鸟等数十个业务单元的数据需求理和智能化应用,日处理数据量达到级覆盖超过亿移动终端•PB•40支持超过万个数据表日均处理数据超过亿条•10•5000服务数千个业务场景支撑开发者精准触达用户••成功的数据中台建设需要技术、业务、组织三位一体协同推进技术是基础业务是目标组织是保障,,,,第二章数据中台架构与交付流程本章将深入探讨数据中台的技术架构设计原则、核心组件以及完整的项目交付流程为数,据中台的成功落地提供方法论指导数据中台架构设计核心数据存储层数据采集层构建分层存储架构包括原始数据层、明细数据层、汇总数据层、应用数据层,ODS DWDDWS ADS支持多源异构数据接入包括业务系统数据、日志数据、第三方数据等采用实时采集与批量采集相根据数据特征选择合适的存储方案如关系型数据库、、数据湖等,,NoSQL结合的方式确保数据的及时性与完整性,数据服务层数据治理层提供统一的数据服务接口支持服务、报表服务、数据分析服务等多种形式通过服务化封装,API,建立数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理等核心能力通过自动化的数据质量监控、数据降低数据使用门槛提高数据应用效率,血缘追踪、数据安全管控保障数据资产的可信与可用,技术选型要点系统集成原则大数据平台、、等主流框架采用松耦合、高内聚的架构设计通过标准化的接口实现系统间集成:Hadoop SparkFlink,数据库、、、等关注系统的可扩展性、高可用性和可维护性为未来业务增长预留充足空间:MySQL PostgreSQLMongoDB Redis,数据仓库、、等:Hive ClickHouseSnowflake数据集成、、等工具:DataX SqoopKettle ETL任务调度、等:Airflow DolphinScheduler数据治理、等元数据管理工具:Atlas Datahub数据中台交付六大阶段需求调研与方案设计1深入了解业务需求明确建设目标制定整体解决方案输出需求分析报告、技术方案、项,,目计划等关键文档2技术调研与系统规划评估现有技术架构选择合适的技术栈设计系统架构完成技术选型报告、架构设计文档、,,接口规范等数据采集与上云3建立数据采集通道实现数据的统一接入处理数据脱敏、数据校验等关键环节确保数据,,安全与质量4数据治理与标准制定制定数据标准规范建立数据质量管理体系实施元数据管理、数据血缘追踪、数据质量,监控等治理措施数据服务与应用开发5基于治理后的数据资产开发数据服务接口和数据应用产品包括报表系统、分析平台、,数据等API6运营维护与持续优化建立运维监控体系持续优化系统性能根据业务反馈不断迭代改进保障数据中台的长期,,价值关键里程碑每个阶段需要明确的交付物和验收标准确保项目按计划推进建议采用敏捷开发模式小步快跑快速验证价值,,,交付团队角色与职责产品经理PM核心职责业务需求调研与分析•产品规划与功能设计•文档编写与评审•PRD项目进度跟踪与协调•需要具备深厚的业务理解能力和产品设计能力数据工程师DE核心职责数据采集与开发•ETL数据模型设计与实现•数据质量保障•数据服务接口开发•需要精通大数据技术栈和数据处理方法论架构师Architect核心职责技术架构设计与评审•技术选型与标准制定•系统性能优化•技术难点攻坚•需要具备全局视野和深厚的技术积累业务分析师BA核心职责业务流程分析•数据需求梳理•数据指标体系设计•业务场景验证•需要深入理解业务逻辑和数据价值关键协作流程数据调研与技术调研方法论010203制定调研计划准备调研材料实施调研活动明确调研目标、范围、对象制定详细的调研计划表包括时间安排、设计调研问卷、访谈提纲准备相关业务资料和技术文档确保调研过通过访谈、问卷、观察、文档分析、系统调研等多种方式收集信息,,,,,调研问题清单、需要准备的材料等程高效有序确保信息全面准确0405分析整理数据输出调研成果对调研结果进行系统分析识别关键需求和痛点形成调研分析报告编写需求规格说明书、技术调研报告、数据资产清单等关键文档为后续工作提供指导,,,五类调研方法详解访谈法观察法与关键利益相关者一对一深度交流了解业务需求和痛点适合获取定性信息和深层次需求实地观察业务流程和系统使用情况发现隐藏的需求和问题,,问卷调研法文档分析法设计标准化问卷面向大范围用户收集信息适合获取量化数据和普遍性需求分析现有业务文档、技术文档、数据字典等了解系统现状,,系统调研法直接查看现有系统评估技术架构、数据质量、系统性能等,调研产出物包括需求规格说明书、技术架构分析报告、数据资产盘点清单、业务流程图、系统集成方案等这些文档将为后续的架构设计、开发实施提供重要依据:,科学交付保障成功,规范化的交付流程与方法论是数据中台项目成功的重要保障,数据资产化与数据上云实践数据上云三大典型场景123增量数据实时同步全量数据批量迁移混合模式协同上云通过技术捕获业务系统的将业务系统的历史数据一次性迁移到数据中台适用于数结合全量迁移和增量同步先进行历史数据全量迁移再启CDCChange DataCapture,,数据变更实时同步到数据中台适用于对数据时效性要据中台初期建设需要对历史数据进行回溯分析的场景动增量实时同步这是最常用的数据上云模式既保证了,,,求高的场景如实时报表、实时监控等历史数据的完整性又实现了实时数据的及时性,,关键技术、、等关键技术、、离线文件传输等实施要点注意切换时间点的数据一致性校验:Canal DebeziumFlink CDC:DataX Sqoop:数据脱敏方案数据校验方案静态脱敏数据入库前进行脱敏处理适用于开发测试环境数据完整性校验记录数对比、字段完整性检查:,:动态脱敏数据查询时根据权限进行脱敏适用于生产环境数据一致性校验源端与目标端数据一致性验证:,:脱敏算法遮盖、替换、加密、哈希等多种算法组合使用数据准确性校验业务规则校验、数据类型校验::敏感字段识别姓名、手机号、身份证、银行卡等数据时效性校验数据更新时间检查、延迟监控::数据资产量化建立数据资产目录记录数据来源、更新频率、使用场景、责任人等信息通过数据地图实现数据资产的可视化管理让数据找得到、看得懂、用得上,,第三章数据中台产品设计与应用实践本章聚焦数据中台的产品设计方法论和实际应用案例帮助团队掌握从需求分析到产品落地的完整流程,数据中台产品设计方法论产出物标准制定统一的文档模板和评审标准包括需求文档、原型设计、接口文档等,设计规范PRD产品需求文档应包含背景、目标、功能、流程、交互、数据等核心要素确保需求清晰可执行,协同机制PD产品经理与设计师密切协作确保产品设计符合用户体验最佳实践,项目管理TM技术经理负责资源协调和进度把控确保产品按时保质交付,分析支撑BA业务分析师提供数据分析支持验证产品设计的合理性和有效性,产品设计核心流程需求收集1通过访谈、问卷等方式收集用户需求需求分析2评估需求价值和可行性确定优先级,方案设计3设计产品原型和交互流程报表类产品设计案例剖析需求分析功能拆解某电商企业需要构建销售分析报表系统支持多维度数据分析和实时监控模块一数据源接入,:核心需求对接订单系统、用户系统、商品系统工时人日,:5销售数据实时更新模块二指标计算引擎•:支持多维度分析时间、地区、品类、渠道销售额、订单量、转化率等核心指标工时人日•,:8可视化展示趋势和对比•模块三可视化展示支持数据导出和订阅:•移动端友好访问图表配置、交互设计、主题定制工时人日•,:10模块四权限与订阅:角色权限、报表订阅、消息推送工时人日,:6工时评估与计划第一周第三周需求确认与原型设计产出和原型文档指标计算与前端开发实现核心功能,PRD,1234第二周第四周数据接入开发完成流程搭建权限配置与测试验收准备上线发布,ETL,关键成功因素明确需求边界避免需求蔓延技术方案提前验证降低风险保持与业务方的高频沟通及时调整方向:,;,;,数据应用产品设计原则独立数据应用设计思路数据应用应具备独立的业务价值而不是简单的数据展示要从用户视角出发思考数据如何帮助用户解决实际问题做,,,出更好的决策核心原则场景化、价值化、智能化:场景化围绕具体业务场景设计功能•:价值化直接产生业务价值而非仅提供数据•:,智能化通过算法和模型提供智能洞察•:交互设计基线建立统一的交互设计标准确保用户体验的一致性包括布局规范、组件库、配色方案、交互模式等,设计基线要素信息架构清晰的导航层级不超过层•:,3页面布局遵循型或型视觉动线•:F Z操作反馈及时的操作提示和错误处理•:响应式设计适配不同屏幕尺寸•:优化技巧持续优化产品体验提升用户满意度,数据驱动优化通过埋点分析用户行为识别体验瓶颈:,测试对比不同方案效果选择最优设计A/B:,用户反馈建立反馈渠道快速响应用户需求:,性能优化减少加载时间提升交互流畅度:,数据治理避坑经验分享常见治理误区误区一过度追求完美误区二只关注技术手段::在项目初期就要求所有数据准确导致项目周期过长无法快速见效认为数据治理就是买工具、建平台忽视了组织和流程的重要性100%,,,正确做法采用分阶段治理策略先解决核心数据质量问题再逐步扩展覆盖范围遵循二八正确做法数据治理是技术管理的系统工程要建立数据治理组织明确数据责任人制定:,,:+,,原则优先治理的核心数据数据管理制度培养数据文化,20%,误区三一劳永逸思维误区四脱离业务场景::认为数据治理项目结束后就万事大吉缺乏持续运营机制制定的数据标准和规范过于理想化难以在实际业务中落地执行,,正确做法建立数据质量持续监控机制定期评估数据健康度设置数据质量纳入考核正确做法数据标准要基于实际业务场景制定平衡规范性和灵活性让业务人员参与标准:,KPI,:,体系数据治理是长期工程需要持续投入制定过程确保标准的可执行性,,个推数据治理实操案例个推在数据治理实践中建立了发现诊断治理监控的闭环机制,---:发现通过自动化扫描发现数据质量问题治理执行数据清洗、标准化、去重等操作::诊断分析问题根因制定治理方案监控建立质量监控看板及时发现新问题:,:,通过这套机制个推将核心数据的准确率从提升到数据处理时效性提升,85%98%,60%赋能数据治理与智能用数AI异常检测机器学习算法自动发现数据异常智能数据发现自动识别数据资产构建数据地图AI,智能清洗自动化数据清洗与标准化转换智能分析自然语言交互的智能数据分析实体关联智能识别不同数据源的实体关系提升数据处理效率数据治理为提供基础AI AI传统数据治理严重依赖人工效率低、成本高技术的引入可以大幅提升数据处理的自动化水平高质量的训练数据是模型成功的关键数据治理为提供,AI:AI AI:自动化程度提升减少重复性人工操作干净的训练数据经过清洗和标准化80%::处理速度提升倍海量数据快速处理丰富的标注数据支撑监督学习10::准确率提升减少人为错误完整的数据谱系保证数据可追溯15%::成本降低减少人力投入安全的数据使用符合隐私保护要求50%::数据中台常用功能介绍功能收藏用户可以将常用的报表、分析页面、数据集等添加到收藏夹实现快速访问支持分类管理和搜索功能提升使用效率,,标签页管理采用多标签页设计用户可以同时打开多个数据分析页面快速切换查看支持标签页拖拽排序和批量关闭优化多任务操作,,,体验数据标准应用内置数据标准库包括常用的数据类型、数据格式、编码规则等用户在创建数据模型时可以直接引用标准确保数据的一,,致性和规范性自动化转换提供丰富的数据转换函数和规则引擎支持批量数据转换常见转换包括数据类型转换、日期格式统

一、编码转换、单位,:换算等通过配置化方式实现无需编写代码,其他实用功能数据血缘追踪可视化展示数据的来源和去向帮助用户理解数智能推荐根据用户行为推荐相关数据和分析:,:据流转路径协作功能支持团队成员协同分析和评论:影响分析评估数据变更对下游应用的影响范围:权限管理细粒度的数据访问权限控制:数据质量报告定期生成数据质量评估报告:赋能智慧决策AI,人工智能技术与数据中台深度融合开启智能化数据应用新时代,企业数字化转型中的数据中台角色华为钻石模型数字化转型核心华为提出的数字化转型钻石模型包含四个关键要素数据中台在其中扮演核心支撑角色,:战略与领导力组织与文化高层制定清晰的数字化战略数据中台作为战略落地的关键基础设施建立数据驱动的组织文化培养员工的数据意识和数据能力,,技术与架构流程与运营数据中台提供统一的数据技术架构支撑业务创新和应用开发基于数据的业务流程优化和运营管理提升企业运营效率,,中小企业数字化转型实用方法小步快跑评估现状选择个高价值场景先行试点快速验证价值避免一次性投入过大降低试错成本1-2,,盘点现有数据资产和技术能力识别核心痛点和机会点不需要追求大而全而要聚焦关键业务场景,,持续优化逐步扩展建立数据运营机制持续优化数据质量和应用效果培养内部数据团队提升自主运营能力,,基于试点经验逐步扩展到更多业务场景建立可复制的方法论和最佳实践,中小企业建议可以考虑采用化的数据中台产品降低初期投入成本关注业务价值而非技术复杂度让数据快速产生价值:SaaS,,数据中台建设的组织与人才培养企业组织建设三阶段基础阶段组建核心数据团队明确数据管理职责,发展阶段建立跨部门数据协作机制推广数据文化,成熟阶段形成数据驱动的组织能力数据成为核心竞争力,人才培养四维体系技能培养认证体系技术技能大数据技术、数据建模、数据分析工具建立内部数据能力认证体系::业务技能业务理解、需求分析、产品设计初级认证掌握基础数据知识和工具使用::中级认证具备独立完成数据项目的能力软技能沟通协作、项目管理、问题解决::高级认证能够设计复杂数据架构和解决方案通过培训课程、实战项目、导师制度等方式系统培养:专家认证在特定领域有深厚积累和创新能力:职业发展认证与薪酬、晋升挂钩激励员工持续提升,建立数据岗位的职业发展通道知识管理:技术路线工程师高级工程师架构师•:→→建立知识库和最佳实践库沉淀项目经验定期组织技术分享和案例研讨促进知识传播管理路线团队部门负责人,,•:Lead→→CTO/CDO数据中台的成功取决于人和组织取决于技术重视人才培养和组织建设是数据中台持续发挥价值的关键,70%,30%,真实项目交付案例分享某乳业客户数据中台交付全流程客户背景国内知名乳制品企业年营收超过亿拥有生产、销售、物流等多个业务系统面临数据孤岛和数据质量问题:,100,,项目启动第周1-2组建联合项目团队完成需求调研和方案设计识别出三大核心场景生产数据分析、销售预测、供应链优,:化基础建设第周3-6搭建数据采集通道接入、、等个业务系统完成数据上云和基础数据治理建立统一数据,ERP MESCRM8,标准应用开发第周7-10开发生产监控大屏、销售分析报表、库存预警系统等核心应用实现数据的可视化展示和智能分析试运行第周11-12在部分工厂和区域进行试运行收集用户反馈优化系统功能进行全员培训提升数据应用能力,,,全面推广第周13-16在全国范围推广应用建立数据运营机制制定数据管理制度明确各级数据责任人,,关键成功因素项目成果高层支持董事长亲自担任项目组长生产效率提升通过实时监控生产良品率提升::,3%业务导向围绕具体业务场景设计功能库存优化库存周转率提高资金占用减少::15%,快速迭代采用敏捷开发模式快速验证价值:,销售预测预测准确率达到减少缺货和积压培训先行重视用户培训和变革管理:85%,:决策效率管理层决策周期从一周缩短到一天持续运营建立专职数据运营团队::数据中台未来趋势展望大模型融合大语言模型与数据中台深度融合实现自然语言交互的数据查询和分析用户可以用自然语言提问自动生成数据分析结果,,AI云原生架构数据中台全面云原生化提升弹性伸缩能力和资源利用率支持多云、混合云部署增强灵活性,,实时化升级从批处理为主转向实时处理为主支撑更多实时业务场景实时数据采集、实时计算、实时决策成为标配,隐私计算隐私计算技术的应用在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘联邦学习、安全多方计算等技术逐步成熟,数据中台向业务中台深度融合未来数据中台不再是独立的平台而是与业务中台深度融合形成统一的企,,,业中台数据中台提供数据能力业务中台提供业务能力两者相互支撑共发展方向,,,同赋能前台业务创新智能化技术全面渗透从数据治理到数据应用:AI,这种融合体现在:服务化数据能力以服务形式对外开放形成数据生态:,统一的技术架构和开发框架•低代码化降低数据应用开发门槛业务人员也能快速构建应用业务流程与数据流程的紧密结合:,•行业化针对不同行业推出专业化的数据中台解决方案数据驱动的业务规则引擎:•一体化的用户体验•课程总结与核心知识回顾数据中台定义与价值1数据中台是企业数字化转型的核心基础设施通过统一的数据管理体系打破数据孤岛提升数据资产化管理能力支撑敏捷业务决策与创新,,,,架构设计与交付流程2数据中台包含数据采集、存储、治理、服务四大核心层次交付流程涵盖需求调研、技术规划、数据上云、数据治理、应用开发、运营优化六大阶段产品设计要点3数据产品设计要以业务价值为导向遵循场景化、价值化、智能化原则建立规范的设计流程和协作机制确保产品质量,PRD,数据治理实践4数据治理是长期系统工程需要技术、管理、组织三位一体避免过度追求完美、脱离业务场景等常见误区建立持续优化机制,,5智能应用AI技术与数据中台深度融合提升数据处理效率和智能应用水平数据治理为提供高质量训练数据反过来加速数据治理进程AI,AI,AI关键要点学习建议数据中台建设要高层支持、业务导向理论联系实际将所学知识应用到工作实践中持续关注行业动态和技术发展不断更新知识体系加入•,,数据社区与同行交流经验采用分步实施、快速迭代的建设策略,•重视组织建设和人才培养•建立持续运营机制确保长期价值•,互动问答环节常见问题一常见问题二常见问题三中小企业是否需要建设数据中台数据中台建设周期一般多长如何衡量数据中台的建设成效Q:Q:Q:中小企业同样需要数据能力但不一定要建设取决于企业规模和建设范围通常最从业务价值和技术指标两个维度评估业务A:,A:MVP A:大而全的数据中台可以从核心业务场景出发小可行产品可以在个月完成全面建设需要价值包括决策效率提升、成本降低、收入增长,3-6,采用轻量化、化的解决方案降低初期投入年建议采用分阶段实施策略先做出能产等技术指标包括数据质量、系统性能、数据SaaS,1-2,关键是建立数据思维和数据文化生价值的核心功能覆盖率等最重要的是业务方的满意度和使用率实战经验分享技术选型建议团队协作技巧优先选择成熟稳定的开源技术栈避免过度追求新技术关注技术的社区活跃度和建立高频沟通机制每周至少一次项目同步会明确各角色职责边界避免责任模糊,,,商业支持技术架构要具备良好的扩展性为未来增长预留空间重视文档输出确保知识沉淀和传承,,欢迎学员提出更多问题我们将结合实际案例进行深入解答,!致谢与后续学习资源推荐感谢各位学员全程参与本次数据中台培训课程希望通过这次系统学习大家对数据中台有了全面深入的理解并能将所学知识应用到实际工作中助力企业数字化转型,,,权威培训课程推荐阿里云大数据学院个推数据智能学院阿里云提供从基础到高级的完整大数据课程体系包括数据中台架构设计、个推基于多年数据服务经验提供数据治理、用户画像、智能营销等实战课程,,,、等核心产品培训并提供官方认证注重案例教学和动手实践MaxCompute DataWorks,推荐课程数据中台架构师认证、大数据开发工程师认证推荐课程数据治理实战、用户运营数据应用::学习资料与技术社区推荐书籍技术社区《数据中台实战》阿里数据中台团队中国大数据技术大会•-•BDTC《大数据之路阿里巴巴大数据实践》数据智能社区•:•DataFun《数据治理理论与实践》全球架构师峰会•:•ArchSummit《数据仓库工具箱》第版各地大数据技术沙龙活动•3•在线资源认证考试阿里云开发者社区阿里云大数据专业认证••ACP数据中台开源项目华为大数据认证•GitHub•HCIA/HCIP大数据技术博客与公众号数据工程师认证••Cloudera学习是一个持续的过程数据技术日新月异唯有保持学习热情不断实践总结才能在数据领域持续成长祝愿各位在数据中台建设和数字化转型的道路上越走越远,,,,!课后支持课程结束后我们将持续提供技术支持和答疑服务欢迎加入学员交流群与同行分享经验共同成长,,,。