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阿里都要拆“中台”了,你还不知道怎么建??

51CTO技术栈  · 公众号  · 程序员  · 2021-01-14 18:05

正文

2020仿佛开了8倍速一样转眼来到了2021,一场疫情加速了企业数智化转型的进程。 在线办公、在线教育的兴起加速了企业内部云服务产品的推出,IAAS、SaaS等产业迅速发展。


产业互联网需要数据驱动,底层支撑就是数据中台。“中台“这个词,想必大家都不陌生。中台的概念还没有一个定论,就有数不清的企业一窝蜂围上来,又喊着拆中台的散开。 阿里建中台,是因为有实际业务需要和实力;阿里要拆中台,是因为面临着 颠覆式创新、释放组织创造力等深层次的问题。中小企业既不能盲目跟风,也不能一蹴而就。



数据中台解决了什么问题?

  • 数据共享挑战

  • 产品创新与新业务赋能

  • 技术挑战,形成了高质量、高可用的、全域的统一数据平台

  • 组织变革、打破壁垒、提升效能


建立数据中台从战略制定、组织架构调整、协作方式变动到技术落地实践,每个环节都可能出现各种各样的问题。要 坚持“大数据思维,小数据落地”的思路,通过业务用例,结合数据应用的业务场景;通过数据真实应用,不断调整和持续优化数据、工具和服务。


如果你是数据产品经理、数据中台研发、大数据架构师、大数据应用架构师、数字化转型咨询人员、数据分析师,想系统学习数据中台知识,快速掌握中台落地方法:


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《来自一线大厂的数据中台落地方法与实践》


课程实用性强,系统讲解了数据中台理念、落地方法、 落地分析以及可发挥数据价值的各种建模方法,先讲趋势,再讲理论和方法,最后落地到实操,小白也能轻松上手。



你能学到什么?


数据中台最为核心的数据资产和主流场景下的建模体系:

  • 行为数据之DataVault模型:数据埋点背后的大脑

  • 维度建模落地方法:大数据下业务数据仓库

  • 知识图谱建模:风控、推荐常见的知识大脑

  • 智能搜索建模:智能搜索下的索引建模

  • 标签画像建模:涉及画像、推荐、挖掘、数据报告







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