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培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等； 课程时间：1天 （6小时） 课程背景： 对许多企业来说，数据变得越来越重要，数据的重要性在多个方面得到了凸显。事实上，企业正在用核心数据来改善自己的运营。本课程将首先介绍什么是数据，它与企业的相关性，以及企业如何利用这些数据以数字化的方式改变自己。为了利用数据，企业需要能存储海量数据的“仓库”，在当今时代，这些仓库不再被称为“数据仓库”，相反，它们被称为“数据湖”。本课程将会对数据湖的发展和应用做详细解析。 课程收益： Ø 学习数据湖的基本概念； Ø 掌握数据湖对企业的影响； Ø 掌握数据湖的典型应用； Ø 掌握数据湖的构建方法； 课程大纲： | 单元 | | | | | 1. 解码数据湖 2. 数据湖必清的两个概念 3. 什么样的数据可以进数据湖 4. 数据湖和数据中台，数据仓库，数据集市，数据治理等之间的关联关系和差异 | | | 1. 为什么企业要做数据湖 2. 数据湖对管理和业务的价值 3. 数据湖对企业不同角色的价值 4. 企业应用数据湖前后的对比 | | | 1. 零售行业数据湖应用解析 2. 金融行业数据湖应用解析 3. 制造行业数据湖应用解析 4. 医疗行业数据湖应用解析 5. 教育行业数据湖应用解析 6. 轨道交通行业数据湖应用解析 | | | 1. 数据采集，汇聚 2. 数据处理 3. 数据分析 4. 数据存储 5. 数据价值统计 | | | 1. 原始数据进入对象存储 2. 优化原始数据文件 3. 添加元数据工具 4. 下游数据集成数据资产 | | | 1. 什么是数据沼泽 2. 如何避免数据沼泽 3. 数据湖合理运营的机制 | | | 1. 什么是数据仓库 2. 企业为什么需要数据仓库 3. 数据仓库的特点 4. 数据仓库与数据湖，数据中台，数据血缘以及数据治理，数据安全之间的关系 | | | 1. 数据仓库的体系架构 2. 数据仓库的功能模块 3. 数据提取 4. 数据转换 5. 数据加载 6. 数据运算 7. 数据呈现 | | | 6. 数据仓库如何帮助企业做好产品 8. 数据仓库如何帮助企业做好管理 9. 数据仓库如何帮助企业做好运营 10. 数据仓库如何帮助企业做好客户管理 11. 数据仓库如何帮助企业做好客户服务 | | | 1. OLAP与OLTP的区别 2. 企业数据化业务标签该如何进行数字转换 3. 多维业务数据库的建设 4. 数据仓库中的建模 | | | 1. 项目流程与项目生成和导入 2. ODS层创建 3. DWD层创建 4. ADS层创建 5. ETL工具，同步以及项目控制 |
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