李勇：数据湖及数据仓库应用与发展

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 37016

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适用对象

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；

课程介绍

讲授专家：李勇

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	大纲	内容
单元一	什么是数据湖	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
单元二	数据湖对企业的影响	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
单元三	典型的数据湖应用解析	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
单元四	数据湖是如何工作的	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
单元五	数据湖的构建方法	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
单元六	避免数据沼泽	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
单元七	数据仓库概述	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
单元八	数据仓库的架构	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
单元九	数据仓库在企业中的应用	6. 数据仓库如何帮助企业做好产品 7. 数据仓库如何帮助企业做好生产 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
单元十	数据仓库的具体实施	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
单元十一	数据仓库的项目管理	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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