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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