课程简介
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。为了方便构建企业级数据治理体系和统一数据平台、数据湖、数据中台等系统的搭建与运营,需要在数据架构域具备足够的理论基础和实操技能,本课程覆盖DAMA和DCMM等业界主流知识框架的要点知识,同时兼顾七大行业数字化转型项目实操落地的干货内容。
本课程主要介绍了数据架构的理论框架和实操要点,主要包含数据资产目录、数据模型、数据分布与流向、数据集成与共享、元数据管理等核心子模块,从真实项目实践心得角度展开讲解,让学员更容易掌握相关概念理论的内涵和落地实操的技巧。
课程收益
1.了解数据架构定义、掌握数据架构高频词关键词 ;
2.掌握常用的数据架构框架DAMA/DCMM ;
3.掌握数据模型的定义、开发、应用、管理等相关知识;
4.详细解读数据分布与流向前中后期的运营与管理;
5.掌握数据集成与共享制度和标准以及元数据管理。
受众人群
1、从事企业级数据治理、数据仓库、数据平台、数据湖、数据中台等系统建设相关工作的人群;
2、希望成长为大数据架构师、大数据咨询顾问和行业解决方案专家的人群。
课程周期
1天(6H)
课程大纲
标题 | 授课内容 | 课程要点 |
模块一:数据架构概念定义 | 1、当我们谈论数据架构时主要说的是什么? | (1)与数据架构相关的高频关键词有哪些? (2)7大行业数字化项目实践真实场景梳理 |
2、关于数据架构的几种定义解析 | (1)DAMA知识框架相关定义 (2)DCMM知识框架相关定义 (3)来自于项目实践中的经验总结 | |
模块二:数据资产目录 | 1、数据资产目录、数据地图、数据图谱等概念解析 2、7大行业数字化转型项目案例实践 | |
模块三:数据模型 | 1、数据模型定义,收集和理解企业组织的数据需求 2、制定模型规范,包括管理工具、命名规范、常用术语等 3、开发数据模型,包括组织级数据模型、应用级数据模型 4、数据模型应用,指导和规范数据模型的建设 5、符合性检查,检查数据模型的一致性 6、模型变更管理,根据需求变化实时的对数据模型进行维护 7、7大行业数字化转型项目实践 | |
模块四:数据分布与流向 | 1、数据现状梳理、明确数据问题、识别数据类型 2、数据分布关系与流向梳理、梳理数据的权威数据源 3、数据分布关系与流向的维护与管理,定期更新 4、7大行业数字化转型项目实践 | |
模块五:数据集成与共享 | 1、明确数据集成与共享定义 2、建立数据集成共享制度,指明数据集成共享的原则、方式和方法 3、形成数据集成共享标准,依据不同方式制定不同的数据交换标准 4、7大行业数字化转型项目实践 | |
模块六:元数据管理 | 1、元数据分类定义 2、元数据集成和变更,形成对数据描述的统一视图 3、元数据应用,对于组织管理的各类元数据进行分析应用 | |
模块七:总结 | 1、关于数据架构的实践复盘总结 |
Baron
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
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