一文搞懂数据治理、数据仓库、大数据平台、数据中台、报表BI体系等概念
今天要给大家送一份极好的东西。
第一次看到这份《数据化建设知识图谱》时确实被惊艳到了，内容之详细，质量之高，强烈建议做IT、做数据相关工作的粉丝朋友们搞上一份。
一张超大的实物图谱
这次特意做了加大版，送1000本给大家，还包邮到家！并且只送不卖！
等不及的朋友，直接扫描下方二维码领取吧！
图谱的由来……
如今，国家大力倡导数字化，随之而来的各种数据概念也铺天盖地，数字化转型、数据中台......
面对这些高举的概念，身为IT工程师和数据建设者该如何着手，想必都有不少困惑和苦水。
其实，无论数据领域的概念如何推陈出新，都是为了业务和经营上的创新变革，也都需要数据化和信息化的沉淀，背后都离不开一整套数据化建设过程。
绝大部分企业都会走过这样的路：数据的采集整合、为满足业务分析等应用的数据平台搭建、为响应更高更快性能的的大数据存储和计算技术、深度结合业务的挖掘和创新应用、反哺数据规范的数据治理等......
基于以上，我们将这一套理论总结成了一份《数据化建设知识图谱》。
展开来是97CM*63CM的超大图谱
从数据质量保障→数据平台搭建→数据应用落地这一思路切入，分别整理了数据治理、数据仓库、大数据平台、数据中台、报表&BI体系、数据分析与挖掘这6大模块知识。
不同于书籍的包罗万象，也不同于课程注重技能，这份图谱的作用更多在于体系化知识的整理，快速扫盲，在脑中建立知识版图，所谓“一图在手，知识全有” 。
本图谱参考了领域内权威手册、白皮书、行业规范，从一百多家企业数据建设方案中提炼了一套方法论，并结合数千家企业建设报表中心、数据分析体系的经验……汇集到这张97*63CM的超大图谱中。
我们希望《数据化建设知识图谱》，能够帮助大家建立一个全面的知识体系，明确自己在企业数据体系中的位置，认识自己的优势和不足，发展自己的技能树，在需要的时候，快速补齐所需能力。
想必说到这里，很多朋友已经心动了！等不及的同学，直接扫描下方二维码领取！（就印了1000 份，先到先得）助力排行版前100名，还加送《数据化管理应用图谱》！
如果你还想具体了解这份图谱里到底都有什么？不妨听我们详细介绍。
为什么你必须拥有这份图谱？
理由一：
89个体系框架，531个细分知识
全栈IT数据人必备！
大家都知道IT数据行业，新技术层出不穷，后浪势如破竹，老人压力山大，必需持续学习。
这份“宝藏地图”一共分为6大模块，89个体系框架，531个细分知识点，简直是全栈数据人办公必备之宝典！（以后做PPT素材有着落了，再也不用满地找框架图了！）
仅以数据平台为例，以下为知识大纲：
而像这样规范体系的模块，一共有6个，都是来自实践的精华总结。
我们是如何总结的？
比如数据仓库模块，侧重传统数据平台的开发方法论，其实这一套基础用在大数据平台和数据中台也需要。
比如大数据平台模块，更多的是面向IT开发的技术栈应用，所以这里更侧重技术栈知识点的整理。
比如数据中台模块，各家之言，其建设也严重依赖于业务和组织，所以这里整理了一套思路。
冰山一角，完整版见《数据化建设知识图谱》
另外，数据应用方面，比如报表和BI分析体系，这类成熟的应用（也是帆软所长）会更加注重经验的总结；数据分析和数据挖掘针对专业的数据分析从业者，更侧重技能点的整理。数据治理，就更丰富了，几大模块都汇总在了十几张框架图中。
理由二：
企业数据建设作战地图，涵盖不同阶段建设方法论
如果把企业数据建设比作打仗，那这张图就是作战地图，指哪打哪！
帮你从【数据质量保障→数据平台搭建→数据应用落地】把数据化建设的全流程梳理总结。
当老板说要做数字化，你可以打开地图告诉他：基于我们现在的基础，要做要做1、2、3，这样一来避免对着空气画圈，也避免领导看了你几页PPT就拍脑袋3个月上线。
当PM和你探讨项目进度，你可以打开地图告诉他：目前我们进展到哪里，接下来要做哪些，一目了然。
另外，无论企业当下的进展是到平台建设、还是报表中心建设、数据治理规划，在图谱中基本能找到对应的方法论和方向！
理由三：
IT数据人身份象征
拍脑袋需求的挡兵神器
这张超大的图谱一放出来，那绝对是办公室亮眼的存在，不用提，大家也知道你是公司的数据化建设者、数据价值的探索者
另外，想必各位经常能遇到令人蛋疼的业务需求，比如：
“帮我开发个用户画像系统吧，我们不是有很多客户数据嘛，我想一周内上线…”
“欧洲颁布了GDPR条例，赶紧出个数据保护方案，我们的目标是无懈可击”
“花30W采购的XXX平台，本周必须部署上线！”
“咱对手弄了个很炫的大屏，都上电视台了，咱也不能落后，2W搞得定？”
“分析师，帮我预测下销售额，帮我预测下明天公司股票涨不涨...”
……
这个时候请打开地图，心平气和的告诉他技术的工作有多专业和繁琐……
如何获取图谱？
这波只印刷了 1000份，全部包邮送出，先到先得。
此外，助力排行版前100名加送97*63CM的《数据化管理应用图谱》一份！不同与《数据化建设地图》，这份图谱更加侧重于数据化管理，图谱梳理出了数据化流程管理、各岗位能力聚焦、报表&BI、数据可视化、数据分析、全员自助分析、数据团队建设等7大模块知识，是CIO、CDO的不二之选！
想要的朋友，扫描下方二维码
大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师.欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习! 感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏,里面有许多优质的文章跟大家分享哦. 前期回顾 ... 分享"谈数据"公众号主理人石秀峰在帆软<决胜数字化转型>直播上的演讲内容~ 今天我给大家分享的主题是数据治理之数据标准管理.数据标准管理是数据治理的偏向落地的话题.我自 ... 原标题:数据挖掘专题 | 一文搞懂TCGA数据整理 本文经授权转载自生信控 我们已经通过前两期数据下载(一)和数据下载(二)介绍了TCGA数据下载方法,并最终得到每个样本一个独立文件夹形式的数据,整理 ... 原标题:机械硬盘避坑大法:一文搞懂PMR和SMR有什么区别 存储市场上一直存在固态硬盘(SSD)和机械硬盘(HDD)的竞争.论综合性能,SSD远高于HDD,是大家选购存储设备时的理想选择.早期消费级S ... 基础篇|一文搞懂RNN(循环神经网络) https://mp.weixin.qq.com/s/va1gmavl2ZESgnM7biORQg 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只 ... ***一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型)*** 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序, ... 一文搞懂 Cocos Creator 3.0 坐标转换原理 屏幕坐标 UI 触点坐标 UI 多分辨率适配方案 UI 触点获取 不同坐标之间的转换 屏幕坐标与 3D 节点世界坐标互转 3D 节点之间的坐 ... 原文链接 一文搞懂k近邻(k-NN)算法(一) 前几天和德川一起在学习会上讲解了k-NN算法,这里进行总结一下,力争用最 通俗的语言讲解以便更多同学的理解. 本文目录如下: 1.k近邻算法的基本概念, ... 一文搞懂BN.LN.IN.GN的区别 批归一化(BN)已经成为许多先进深度学习模型的重要组成部分,特别是在计算机视觉领域.它通过批处理中计算的平均值和方差来规范化层输入,因此得名.要使BN工作,批大小 ...一文搞懂数据治理、数据仓库、大数据平台、数据中台、报表BI体系等概念相关推荐
最新文章
热门文章