多样的数据源进行合并和完善

可视化任务配置、丰富的监控管理功能

数据接入、转换、写入或缓存内部来源的数据

用户可以方便定位所需数据，理解数据

（技术/业务治理）

确保数据的访问权限

用户可简便、可扩展的访问异构数据

可用性和易用性高

本地、公有云、私有云等多种署方式

• 价值变现

  数据服务能力，实现数据的更大价值变现

  • 提供数据应用的管理能力
  • 提供数据洞察直接驱动业务行动的通路
  • 提供跨行业务场景的能力
  • 提供跨部门的普适性业务价值能力
  • 提供基于场景的数据应用
  • 提供业务行动效果评估功能

• 提纯加工

  数据资产化 — 数据提炼与分析加工能力

  • 完善的安全访问控制
  • 完善的数据质量保障体系
  • 规范的、紧密结合业务的可扩展的标签体系
  • 面向业务主题的资产平台
  • 智能的数据映射能力，简化数据资产生成

• 服务可视化

  数据资产服务化能力

  • 提供自然语言等人工智能服务
  • 提供丰富的数据分析功能
  • 提供友好的数据可视化服务
  • 便捷、快速的服务开发环境，方便
    业务人员开发数据应用
  • 提供实时流数据分析
  • 提供预测分析、机器学习等高级服务

为什么选择中培

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  14年IT培训经验
  产品打磨更细致

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  精品小班课程
  老师讲解更细致 针对性辅导

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  课程设计切实解决学员工作中的问题
  实用性强

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  演练实际运维场景为切入点
  代入感强

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  筛选主流及热门问题进行讲解
  时效性强

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  引导式教学、启发学员自主解决问题
  操作性强

数据中台课程大纲

第一章	数据中台起源
	1.美国起源：来自于美国特种作战的中台 2.互联网起源：互联网行业的大中台、小前台模式有什么优势？ 3.业务模式正在发生哪些深刻的变化？
第二章	数据中台概述
	1.DT时代的进化方法论：数据库、数据仓库、数据平台、数据湖、NoSQL数据库、数据中台 2.数据中台定义：数据中台本质是什么？ 3.三大中台协同：数据中台与业务中台、技术中台的联系、区别与协同 4.数据中台的核心价值 5.学员练习：如何像一位数据专家一样思考 6.数据中台市场，应该关注哪些主要玩家？
第三章	数据中台建设方法论
	1.数据中台架构设计下的COFFEE特性 2.阿里巴巴的数据中台体系分析 3.数据中台建设方法论：盘家底、搭台子、出业绩
第四章	盘家底：数据资产与数据目录
	1.数据资产是什么？ 2.构建数据资产三步曲 3.如何有效组织数据目录体系 4.领域建模 5.学员练习：如何有效的构建目录体系
第五章	搭台子：数据系统与工具
	1.常见数据架构分析 2.批处理系统 3.实时数据系统 4.常用数据工具介绍 5.学员实操：常用建模技术（分类、聚类、关联、预测）
第六章	出业绩：数据运营与应用
	1.对内数据产品与服务组织 2.对外数据产品与应用分析 3.业务数据化痛点分析 4.业务数据化痛点分析的通用模型 5.以六大痛点场景为例展开具体分析 6.案例分析：业务中台如何支撑业务快速创新
第七章	组织优化
	1.高、中、低三层在推进数据战略中的常见问题分析 2.层次化组织 3.扁平化组织 4.矩阵型组织 5.学员讨论：组织阵型优化带来团队效能的提升
第八章	互联网数据中台建设剖析：以电子商务为例
	1.电子商务业务特点分析 2.阿里中台建设历程回顾 3.互联网企业数据中台建设成败得失分析 4.数据中台应用场景 5.学员分组案例讨论：如何利用中台赋能互联网电商企业业务，以零售、供应链为例
第九章	传统企业数据中台建设剖析：大型企业数字化转型案例
	1.传统企业面临的业务、技术痛点是什么？ 2.传统企业以数据中台为核心的数字化转型三步曲 3.传统企业如何借助数据中台创新业务应用 4.学员分组案例讨论：如何利用中台赋能传统行业客户，成功实现数字化转型

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