课程简介

在企业数字化转型的大背景下，数据资产越来越深刻地影响着企业的决策，因此企业对于资产治理的诉求也不断增强，主要体现在以下几点：

1、湖仓一体：近年来，融合数据湖和数仓的Lakehouse架构受到广泛关注，越来越多的企业也采用了Lakehouse架构作为其技术底座。

2、全域资产治理：从数仓资产治理逐渐扩展到全域资产治理，打通整个资产生产消费链路，从而覆盖企业的所有数据资产。

3、统一资产目录：为了实现全域数据资产治理，企业开始重视统一数据资产目录的建设，从而帮助企业识别、分类和管理所有的数据资产。

4、资产安全管控：企业愈发重视资产的安全管控，通过权限管理、数据脱敏等手段，来保证资产在整个生产消费链路上的安全可控。

不同的企业的部署环境、引擎类型、治理目标等各不相同，复杂的差异性给企业数据治理带来了不小的挑战。瓴羊Dataphin在持续演进的迭代过程中，积累了丰富的实践经验，如多引擎适配、混合云统一调度、统一消费出口等技术方案解决企业数据治理中的痛点问题。

本次分享将阿里数据资产治理经验从域内走向业内的最佳实践，以Dataphin为平台载体，为与会者带来全新治理平台实践的应用借鉴，期待共同探索数据治理的新未来。

课程收益

1、帮助学员剖析企业在数据治理方面的普遍痛点与核心需求；

2、通过Dataphin平台服务企业复杂场景下的应用实践，为参会者提供数据治理策略与技术洞察；

3、助力企业构建更加成熟、高效的数据治理体系。

受众人群

企业管理者，数据治理相关工作人员及其他对数据治理感兴趣的人员

课程周期

3H

课程大纲

1、企业数据治理痛点与核心诉求

2、阿里巴巴的数据治理经验

3、Dataphin企业数据治理最佳实践

4、未来Dataphin全域资产运营和消费智能能力计划

5、QA