说到数据中台,我想你肯定不陌生,从 2018 年末开始,它突然在大数据圈儿走红。大家聊天如果不提中台,好像就落伍了。
为什么这么火?它解决了什么问题?举个例子你就知道了。
如果你是一名数据开发,遇到任务无法按时产出、发生异常时,想要了解这个表可能会影响到下游的哪些应用或报表,却发现,单纯依赖表与表的血缘无法触及应用,根本没法知道最后的这些表被哪些应用访问;与此同时,当你想下线一张表时,因为不知道谁访问了这张表,无法实施,最终造成了“上线容易,下线难”的窘境。
另外,你的搭档,运营和分析师也会掉链子。为啥呢?如果数据分析师使用原始数据进行清洗、加工、计算指标,再遇上写的 SQL 质量差,造成队列阻塞,再影响其他数仓任务, 就会让你很崩溃。
运营提的数据需求,你也需要至少一周才能调取给他,最后你会发现自己每天累死累活地做需求、排查问题,还天天被人怼,嫌质量差、嫌速度。
这些问题的根源在于,数据无法共享。 而数据中台的核心,就是通过数据服务化,提高数据的共享能力,赋能数据应用,避免大量重复“造轮子”的情况。
具体点儿说,它可以解决你遇到的,烟囱式开发、指标口径不一致、数据无法按时交付、无法复用、数据老出错、数据不安全等等问题,而且节省了资源,提高了数据开发效率。
👆什么是数据中台,举个简单的例子
作为大数据的下一风口, 不仅是像阿里巴巴、网易、京东、美团这样的互联网大厂,现在很多传统企业、中小公司也都对数据中台跃跃欲试。但往往开始的时候规划得很大,实际却草草收场,不少人会有这样的疑问:
数据中台从 0 开始落地,有什么可参考的方法论或者路径吗?
有什么一线的真实案例?
数据中台支撑技术的整体架构是什么?
有哪些技术难点和坑?
给数据从业者带来了哪些具体的挑战?
带着疑问上网搜一搜,我们经常能看到很多“洗脑”文章,认真分析你会发现,它们不仅抽象,而且很难提供可执行的方案,缺少实践案例,可参考的内容十分有限。
举个例子,很多文章会提及避免烟囱式的开发模式,可具体怎么做呢?如果你已经是烟囱式的开发模式,实际存在了很多分散的小数仓,那怎么样才能让它变成一个数据中台呢?
为了解决这些的问题,带你攻克数据中台建设中的技术难点,我和极客时间合作了专栏《数据中台实战课》,并整理了一份 「数据中台支撑技术体系图」,希望给你一些启发和思考。
👆我整理的数据中台支撑技术体系图
拒绝侃侃而谈,我会从原理到实现,最后到实践,以大量一线案例, 带你真正实践落地数据中台。
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我是谁?
我是郭忆,网易大数据专家,大数据平台负责人,曾任网易云数据库负责人,在数据领域有十多年的经验。
就在前段时间,我带领团队,支撑了网易多个业务线的数据中台项目落地,有了一些量化的成果,并获得了业务方的高度认可, 也得出了一些“坑和经验”,总结了一套数据中台建设的方法论,以及经过实践验证的数据中台支撑技术体系, 我将把我的经验,在专栏里,倾囊相授。
我如何讲解数据中台的?
我写这个专栏最大的不同 ,就是结合网易数据中台的实践经验,给你大量一线的案例, 让你既可以看到数据中台支撑技术的全貌,又不会错过每一个实现细节, 由浅及深地了解数据中台如何落地。
此外,我会在专栏里,用大量示意图 + 13 套思维脑图,帮你梳理每篇文章的知识体系,给你一次性讲透数据中台。
总的来说,课程分为两大部分:
原理篇: 我将回答你三个问题:什么是数据中台,数据中台解决了什么问题,如何来规划数据中台的建设。解决你对于“数据中台”的困惑,帮你形成清晰的判断。
实现篇:基于数据中台支撑技术的整体架构,逐一讲解每个模块的具体实现。比如如何管理元数据;为什么要实现数据服务化?如何设计一个数据服务?通过实现篇,你会发现数据中台在建设过程中存在的问题,并掌握解决方案,应用到实际工作中。
除此之外,我会以网易电商的数据中台为例,描述数据中台在网易电商的落地过程,并跟你探讨,数据中台未来的方向,包括实时数据中台、跨云数据中台、自动化代码生成能力、智能元数据管理和增强分析等热门技术。
你将获得:
可落地的数据中台建设方法论
13 套图谱,掌握核心知识
一线互联网大厂实践案例
数据中台全链路支撑技术体系
1 分钟看看目录,我将带你深入一线案例讲解。
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