数据湖专家团齐聚，解锁大数据架构新热点

DataFunSummit · 公众号 · · 2024-11-01 18:00

正文

数据湖是大数据架构的热点之一，在流量变大、非结构化数据增多、实时性需求高等场景下，数据湖都表现出很强的优势。DataFun也有很多客户来咨询和购买数据湖培训，所以，我们把原来给一些顶尖企业内训的数据湖课程，再次打磨之后，推出了数据湖的实战工作坊。

工作坊课程的研发，集中了DataFun的资源优势，采用了全新的研发模式：

1、技术成熟度曲线为核心；

2、结合DataFun海量用户的数据湖问题；

3、专家团提供行业经验；

4、知名企业内训课程转化为工作坊；

1、为什么要用技术成熟度曲线做核心呢？技术成熟度曲线有什么好处呢？

数据湖的技术成熟度曲线（以下简称曲线），包括数据架构、设计原则、存储、文件格式、表格式、核心功能、前沿技术等接近上百个技术点，以及这些技术点各自的技术发展成熟度、业务价值和技术难度等。

用技术成熟度曲线，会有以下好处：

1）系统架构 VS 零散知识

曲线有80多个技术点，系统整理领域知识，使学员能够全面理解各个技术环节的内在联系。

2）短期收益与长期价值兼顾 VS 片面追求短期利益

近百个技术点，每个技术点都有自己的技术成熟度阶段，包括前瞻期、成长期、热门期、成熟期、衰退期，让学员可以学习如何兼顾短期收益和长期价值，通过全面分析，找到最具性价比的解决方案。毕竟企业做一个大数据架构，是希望可以长期使用，不能三天两头改版。所以掌握技术成熟度阶段的学员可以避免因片面追求短期利益而导致资源浪费。

3）以业务价值为导向 VS 单纯追求技术难度

近百个技术点，每个技术点都评估了其业务价值，业务价值从1星-5星，对于业务价值高、技术难度低或者普通的技术点，列为重点，老师会提供实例+案例+流程+对比分析，重点讲解。

对于业务价值低，而技术难度高的技术点，就是非重点，学员了解即可。这样有助于学员给公司做数据湖时，能够以业务价值为导向，快速出结果。

2、结合DataFun海量用户的数据湖问题

DataFun每年都举办数据湖峰会，积累了大量的用户问题，我们对用户问题进行分类汇总，发现大家的问题集中在以下这些方向：