【课程背景】
随着大数据的崛起,企业数据平台架构成为企业竞争力的关键。为满足企业对高效、稳定数据平台的需求,培养专业人才,《企业数据平台架构解析》课程应运而生。
【课程收获】
* 掌握数据平台架构的核心知识
* 提升解决实际问题的能力
* 增强跨部门协作与沟通能力
* 培养创新思维与前瞻意识
【课程对象】数据产品人群
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、什么是企业数据平台
1. 定义企业数据平台
2. 企业数据平台与传统数据仓库、数据中台的区别和联系
3. 企业数据平台的核心功能和特点
二、为什么需要企业数据平台
企业需要企业数据平台的原因主要有四点:
1. 数字化转型:确保数据在不同场景、组织和产业间的互通。
2. 数据治理:随着数据量增长,数据平台有效管理数据,保障数据质量、合规性和安全性。
3. 数据挖掘与AI建模:数据平台为数据挖掘和AI建模提供丰富数据源,支持智能化决策。
4. 竞争力与产业融合:数据平台增强企业竞争力,促进与产业链伙伴的数据共享和协同。
三、企业数据平台架构概览
1.数据平台架构体系
(1) 数据采集层:包括数据源、数据接入方式等。
(2) 数据存储层:包括分布式存储、数据湖、数据仓库等。
(3) 数据处理层:包括批处理、流处理、图计算等。
(4) 数据分析层:包括数据查询、数据挖掘、机器学习等。
(5) 数据服务层:包括API接口、可视化工具、数据产品等。
2.数据采集层
(1)数据源识别与接入
* 确定数据采集的源头
* 多种数据源接入方式的支持与适配
(2)数据抽取与集成
* 数据抽取技术与策略
* 数据清洗与格式化
(3)数据安全与隐私保护
* 数据加密与传输安全
* 隐私保护技术与策略
3.数据存储层
(1)存储方案选择
* 关系型数据库
* 非关系型数据库
* 分布式存储系统
(2)数据存储优化
* 数据分区与分片
* 数据压缩与索引
(3)数据备份与恢复
* 备份策略与周期
* 数据恢复流程与演练
4.数据处理层
(1)数据预处理
* 数据清洗与去重
* 数据转换与标准化
(2)数据计算与挖掘
* 批处理与实时计算
* 数据挖掘算法与模型
(3)数据质量监控
* 数据完整性校验
* 数据准确性评估
5数据分析层
(1)数据分析工具与平台
* 数据可视化工具
* 高级数据分析与建模平台
(2)数据分析方法
* 描述性分析
* 预测性分析
* 探索性分析
(3)数据洞察与价值提取
* 业务问题分析与解决
* 数据驱动的决策支持
6.数据服务层
(1)数据API与服务接口
* RESTful API
* 数据服务接口定义与规范
(2)数据安全与访问控制
* 数据权限管理
* 数据访问审计与监控
(3)数据服务性能优化
* 负载均衡与容灾
* 服务性能监控与调优
四、企业数据平台架构的组件关系
1. 各层次之间的数据流与依赖关系
2. 组件间的交互与协同工作
3. 数据安全、隐私保护与数据治理的重要性