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數據中臺規劃與最佳實踐培訓班
【課程編號】:MKT001785
數據中臺規劃與最佳實踐培訓班
【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】:研發管理培訓
【時間安排】:2025年06月30日 到 2025年07月02日7800元/人
2024年07月15日 到 2024年07月17日7800元/人
2023年07月31日 到 2023年08月02日7800元/人
【授課城市】:北京
【課程說明】:如有需求,我們可以提供數據中臺規劃與最佳實踐培訓班相關內訓
【課程關鍵字】:北京數據中臺規劃培訓
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課程介紹
近幾年來,數據中臺火爆全網!隨之而來出現了一些問題,既然我們已經擁有了數據倉庫、數據平臺、數據湖這一系列概念和技術,為什么仍然需要關注數據中臺?數據中臺涉及到哪些具體內容?數據中臺包括哪些方法論?數據中臺是如何幫助阿里巴巴等互聯網巨頭取得今日的成功?數據中臺如何與行業、業務相結合?傳統企業如何構建數據中臺?本課程將幫助您回答這一系列問題。
隨著業務、技術的快速更新迭代,近幾年來,數據中臺成為了數據領域最為熱門的話題之一。由數據中臺所引發的一系列業務創新、技術更新,以及應用模式、服務模式的變化是信息產業長期發展的一個必然結果。所以,充分認識、了解和掌握數據中臺當前發展現狀,熟悉當前行業應用特點,理解相關技術已成必不可少的知識和技能。
本課程通過教師講解、案例分析結合實際操作的授課方式,給學員帶來新的認知和思考,使數據中臺的學習過程充滿樂趣。
課程目標
1.了解數據中臺的基礎概念、來源、特點、現狀
2.理解數據中臺在互聯網電商、教育、零售等行業的應用情況和應用案例
3.掌握數據中臺的方法論,讓學員掌握體系化的數據中臺思考能力
4.通過課程的學習,讓學員能夠理解如何運用數據中臺與技術中臺、業務中臺相互配合,產生業務價值。
培訓對象
政府領導;
投資機構、行業客戶;
CTO、CIO、技術總裁、技術總監、技術經理;
系統架構師、程序員、數據從業人員。
課程特色
1.PPT,由培訓師現場講解完整的知識體系
2.案例講解,由培訓師現場講解案例,啟發學員的思考
3.實際操作,有培訓師帶領大家進行操作。
課程大綱
第一天上午
(一)數據中臺起源
1.美國起源:來自于美國特種作戰的中臺
2.互聯網起源:互聯網行業的大中臺、小前臺模式有什么優勢?
3.業務模式正在發生哪些深刻的變化?
(二)數據中臺概述
1.DT時代的進化方法論:數據庫、數據倉庫、數據平臺、數據湖、NoSQL數據庫、數據中臺
2.數據中臺定義:數據中臺本質是什么?
3.三大中臺協同:數據中臺與業務中臺、技術中臺的聯系、區別與協同
4.數據中臺的核心價值
5.學員練習:如何像一位數據專家一樣思考
6.數據中臺市場,應該關注哪些主要玩家?
第一天下午
(三)數據中臺建設方法論
1.數據中臺架構設計下的COFFEE特性
2.阿里巴巴的數據中臺體系分析
3.數據中臺建設方法論:盤家底、搭臺子、出業績
(四)盤家底:數據資產與數據目錄
1.數據資產是什么?
2.構建數據資產三步曲
3.如何有效組織數據目錄體系
4.領域建模
5.學員練習:如何有效的構建目錄體系
(五)搭臺子:數據系統與工具
1.常見數據架構分析
2.批處理系統
3.實時數據系統
4.常用數據工具介紹
5.學員實操:常用建模技術(分類、聚類、關聯、預測)
第二天上午
(六)出業績:數據運營與應用
1.對內數據產品與服務組織
2.對外數據產品與應用分析
3.業務數據化痛點分析
4.業務數據化痛點分析的通用模型
5.以六大痛點場景為例展開具體分析
6.案例分析:業務中臺如何支撐業務快速創新
(七)組織優化
1.高、中、低三層在推進數據戰略中的常見問題分析
2.層次化組織
3.扁平化組織
4.矩陣型組織
5.學員討論:組織陣型優化帶來團隊效能的提升
(八)互聯網數據中臺建設剖析:以電子商務為例
1.電子商務業務特點分析
2.阿里中臺建設歷程回顧
3.互聯網企業數據中臺建設成敗得失分析
4.數據中臺應用場景
5.學員分組案例討論:如何利用中臺賦能互聯網電商企業業務,以零售、供應鏈為例
第二天下午
(九)傳統企業數據中臺建設剖析:大型企業數字化轉型案例
1.傳統企業面臨的業務、技術痛點是什么?
2.傳統企業以數據中臺為核心的數字化轉型三步曲
3.傳統企業如何借助數據中臺創新業務應用
4.學員分組案例討論:如何利用中臺賦能傳統行業客戶,成功實現數字化轉型
(十)數據中臺總結
第三天經驗交流與考核
凇老師
凇赫老師,職稱是計算機高級工程師,985高校計算機專業博士畢業,211高校博士后出站。曾經榮獲省級人才稱號,曾經訪問世界排名前十的美國工科院校,導師為美國院士。在云計算培訓、大數據培訓、人工智能培訓、區塊鏈培訓、5G培訓、創新創業培訓方面都有實際的豐富教學經驗。在計算機行業的產、學、研、教方面具有近20年的實際經驗,曾在世界500強企業擔任高級技術研發與技術管理工作,參與了智慧城市、電力能源、經濟金融、電信通信、教育培訓、醫療衛生、智能制造、交通物流、公檢法、互聯網等十余個行業的項目,參與了多個國家級、省部級的研究項目、企業項目、行業應用開發項目。
張老師 大數據技術專家,研究領域方向包括大數據基礎平臺研發,實時數據處理技術,現代數倉建設和大數據應用平民化等課題。擁有10年以上金融領域和互聯網企業基礎系統和大數據平臺研發經驗,擅長于框架、平臺、通用技術產品等設計和架構。曾任eBay上海研發中心資深大數據架構師,主持研發了Hadoop ETL開發框架和一系列數據質量工具等。目前在宜信擔任數據中臺團隊負責人,帶領團隊研發四大開源項目:DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci,并主導宜信數據中臺的建設工作。