课程简介
本次议题从普及角度介绍大数据平台和数据中台的构建实战，详细讲解数据中台中各个组成的原理和基本架构。通过介绍，能够对大数据平台和数据中台有一个全面的认识，包括介绍大数据基本架构和组件，介绍离线架构，混合架构和实时架构的适用场景及面临的问题。以Hadoop生态系统为例，结合业务构建大数据平台并形成数据中台。同时，议题还详细介绍了中台的需求和演进，介绍了中台的面向业务的属性和管理属性，重点介绍了中台适用的场景、面临的问题和误区。
目标收益
1. 了解大数据的基本架构和组件
2. 了解各组件的架构、功能和使用场景
3. 了解数据中台的需求和解决的问题
4. 了解数据中台适用的场景和误区
5. 对大数据平台和数据中台有一个全面的认识
培训对象
所有对数据中台感兴趣的学员
有一定数据开发经验的数据架构师、部门主管
公司架构及商业决策者
课程内容
课程大纲
| 1. 大数据中台的前世今生 |
a) 数据系统到大数据系统的发展 b) 大数据系统的成本压力与收益 c) 中台战略：商业再造的战略 d) 分久必合的中台发展史：专业分工、内部竞争、内部计划经济和内部中台化 e) 阿里数据中台的由来 |
| 2. 大数据中台的理念及其适用场景 |
a) 大数据中台的定义 b) 大数据中台的能力构成 c) 大数据中台的核心思想 d) 大数据中台的价值：降低成本、提升效率、增进协作、服务客户 e) 大数据中台的设计思想 |
| 3. 大数据中台的方法论和案例 |
a) 大数据中台的架构 b) 大数据中台的模块 c) 阿里大数据中台四横三纵的架构实践分析 d) 蚂蚁金服大数据中台架构：风控、数据、业务 e) 腾讯大数据平台构建实践分析 f) 百度数据平台构建实践分析 |
| 4. 大数据中台的架构实战 |
a) 日新月益的业务及运营变化：商业赋能、数据展示、智能决策 b) 数据资产管理：资产地图、资产分析、资产管理、资产应用、资产运营 c) 统一数据服务：知识萃取中心、公共数据中心、垂直数据中心 d) 智能数据研发：数据仓库规划、模型构建、指标规范、数据同步、数据开发、任务调度、监控告警 e) 计算平台：离线计算、实时计算、计算资源调度 f) 分布式存储平台 |
| 5. 大数据中台运营 |
a) 以商业计划BP为中心的IT和DT的高效组织 b) 人力资源的高效组织 c) 战略投资与财务风险控制 d) 大数据中台的运维及IT工程维护 e) 数据资产化与数据商业化 |
| 6. 大数据中台的战略思考与讨论 |
a) 大数据中台的必然性：技术成本、专业分工、半自律系统、主观主义 b) 大数据中台的适用场景：高度信息化、业务多样且高速变化 c) 大数据中台的管理学意义：中台是一种抽象管理思维 d) 开放的技术趋势 e) 未来的演进 f) 讨论提问 |
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1. 大数据中台的前世今生 a) 数据系统到大数据系统的发展 b) 大数据系统的成本压力与收益 c) 中台战略：商业再造的战略 d) 分久必合的中台发展史：专业分工、内部竞争、内部计划经济和内部中台化 e) 阿里数据中台的由来 |
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2. 大数据中台的理念及其适用场景 a) 大数据中台的定义 b) 大数据中台的能力构成 c) 大数据中台的核心思想 d) 大数据中台的价值：降低成本、提升效率、增进协作、服务客户 e) 大数据中台的设计思想 |
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3. 大数据中台的方法论和案例 a) 大数据中台的架构 b) 大数据中台的模块 c) 阿里大数据中台四横三纵的架构实践分析 d) 蚂蚁金服大数据中台架构：风控、数据、业务 e) 腾讯大数据平台构建实践分析 f) 百度数据平台构建实践分析 |
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4. 大数据中台的架构实战 a) 日新月益的业务及运营变化：商业赋能、数据展示、智能决策 b) 数据资产管理：资产地图、资产分析、资产管理、资产应用、资产运营 c) 统一数据服务：知识萃取中心、公共数据中心、垂直数据中心 d) 智能数据研发：数据仓库规划、模型构建、指标规范、数据同步、数据开发、任务调度、监控告警 e) 计算平台：离线计算、实时计算、计算资源调度 f) 分布式存储平台 |
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5. 大数据中台运营 a) 以商业计划BP为中心的IT和DT的高效组织 b) 人力资源的高效组织 c) 战略投资与财务风险控制 d) 大数据中台的运维及IT工程维护 e) 数据资产化与数据商业化 |
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6. 大数据中台的战略思考与讨论 a) 大数据中台的必然性：技术成本、专业分工、半自律系统、主观主义 b) 大数据中台的适用场景：高度信息化、业务多样且高速变化 c) 大数据中台的管理学意义：中台是一种抽象管理思维 d) 开放的技术趋势 e) 未来的演进 f) 讨论提问 |
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