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数据资产运营与数据中台应用实践课程介绍

什么是数据中台

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。

数据中台能解决企业哪些问题?



数据中台能体现出哪些价值?

  • 业务价值

    业务价值业务创新 形成核心壁垒

    以客户为中心,用洞察驱动企业稳健行动

    以数据为基础,指导大规模商业模式创新

    盘活全量数据,构筑坚实壁垒持续领先

  • 业务价值

    成本低 能力多 应用广技术价值

    丰富标签数据,减低管理成本

    数据价值能体现业务系统效果而不仅是准确度

    支持跨主题域访问数据

    数据可以快速复用、不仅是复制




数据中台核心能力体现在?

汇聚整合

数据治理-数据整合和管理能力

数据丰富和完善
多样的数据源进行合并和完善
管理易用
可视化任务配置、丰富的监控管理功能
数据集成运营
数据接入、转换、写入或缓存内部来源的数据
数据目录与治理
用户可以方便定位所需数据,理解数据
(技术/业务治理)
数据安全
确保数据的访问权限
数据可用
用户可简便、可扩展的访问异构数据
可用性和易用性高
部署灵活
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

  • 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

    课程设计切实解决学员工作中的问题
    实用性强

  • 演练实际运维场景为切入点 代入感强

    演练实际运维场景为切入点
    代入感强

  • 筛选主流及热门问题进行讲解 时效性强

    筛选主流及热门问题进行讲解
    时效性强

  • 引导式教学、启发学员自主解决问题 操作性强

    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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