《數據倉儲 概念與架構》

  培訓講師：蘇忠彥

講師背景：
蘇忠彥老師——企業(yè)數字化轉型專家原華為云解決方案全球業(yè)務拓展資深總監(jiān)暨總咨詢架構師原賽門鐵克（Symantec）大中國區(qū)咨詢顧問部總經理原美國網域存儲（Netapp）北亞區(qū)全球服務部總經理原易安信（EMC）世界存儲公司大中國區(qū)專業(yè)顧問服務部 詳細>>

蘇忠彥
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《數據倉儲 概念與架構》詳細內容

《數據倉儲 概念與架構》

數字經濟時代產業(yè)轉型升級的利器
- 數據倉儲建設之道
主講：蘇忠彥
【課程背景】
數字經濟，是一個新的經濟形態(tài)，也是一個新的產業(yè)。
作為經濟學概念的一員，數字經濟是人類通過大數據（數字化的知識與信息）的識別，選擇，過濾，存儲，使用，引導、到實現資源的快速優(yōu)化配置與再生、實現經濟高質量發(fā)展的一種經濟形態(tài)。用一種內涵比較寬泛的概念來說，凡是直接或間接利用數據來引導資源發(fā)揮作用，推動生產力發(fā)展的經濟形態(tài)都可以納入其范疇。在技術層面，包括大數據、云計算、物聯網、區(qū)塊鏈、人工智能、5G通信等新興技術。在應用層面，“新零售”“新制造”等都是其典型代表。
從系統(tǒng)到軟件，從軟件到互聯網，從互聯網到數據，從數據到大數據，這些年基于效率提升的產業(yè)互聯網業(yè)發(fā)展的如火如荼。但這些名詞似乎都還不能代表這一波科技和數據驅動的經濟大發(fā)展。最明顯的是，數據驅動的GDP產值在很多城市GDP中比重越來越高。所以數據不只是生產資料了，它已經逐漸成為經濟的重要驅動力，正在開始創(chuàng)造價值，所以數據是生產力。
大數據為企業(yè)創(chuàng)造了新的商機。挖掘數據價值是傳統(tǒng)企業(yè)轉型和互聯網企業(yè)創(chuàng)新的必由之路。然而，復雜的結構化和非結構化數據不能被傳統(tǒng)技術處理。大數據挖掘，面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息，新數據可以迅速生成，不同類型的數據混合在一起。對海量數據進行準確、可靠的分析和處理，獲取高價值信息，將為企業(yè)帶來豐厚的利潤。
數據倉庫是數據倉庫開發(fā)中最核心的部分。然而完整的數據倉庫系統(tǒng)還會涉及其他一些組件的開發(fā)，其中最主要的是ETL工程，在線分析處理工具(OLAP)和商務智能(BI)應用等。
了解數字經濟，有利于我們在形成數字大局觀，在未來數字經濟時代不掉隊，不被淘汰。特別是在大數據時代，我們能具有先進的數字能力，與時俱進。再進一步，在數字世界里，能從中獲取數字經濟所帶來的紅利；甚至有機遇能夠制定規(guī)則，服務大眾。
課程將以數據運作的本質為核心，幫助學員認識數據倉儲的核心理念、了解數據倉儲是如何建構成的？數據倉儲對企業(yè)數字化變革有什么影響？數據本身為什么成為在數字經濟構成的核心要素？如何利用大數據工具與方法，全面提升企業(yè)在數字經濟時代的生產力？使學員能夠知其然，更能知其所以然。能夠使企業(yè)經營團隊，能夠具備展望未來的數字經濟新思維，協(xié)助企業(yè)提升創(chuàng)新能力與生產力，同時還能提升自身的數字化數據治理能力，快速占領行業(yè)制高點！
【課程收益】
了解“數據倉儲”的定義，與對企業(yè)經營的影響
了熟悉“數據資產”的定義，以及如何變現的發(fā)展趨勢
了解“數據倉儲”在數字平臺中的定位，及其與大數據之間的關聯
了解“實時”與“離線”數據倉儲的邏輯與實際運作差異熟悉企業(yè)建構數據倉儲及其相關應用，所需具備的核心技術能力
了解如何識別與規(guī)避實，在企業(yè)云進行數據倉儲應用建設的可能風險
【課程特色】方法，知其然；科學，亦知其所以然；實戰(zhàn)，真實案例解析
【課程對象】企業(yè)領導人，CEO（首席執(zhí)行官），CFO（首席財務官），CMO（首席市場官），CIO（首席信息官），CSO（首席安全官），COO（首席運營官），營銷業(yè)務主管，戰(zhàn)略規(guī)劃業(yè)務主管，信息科技部相關主管，信息科技部資深架構師
【課程時間】6小時
【課程大綱】
“數據倉儲”，“OLAP”與“數據挖掘”三者彼此之間的關系為何？
“大數據平臺”的框架與內涵
“數據倉儲”的定義與內涵
“OLAP”的定義與內涵
“數據挖掘”的定義與內涵
案例分析/研討 – 通用電子 財務總賬決策分析
“數據倉儲”的特性為何？
反映歷史數據的變化
數據相對穩(wěn)定
面向業(yè)務主線
基于業(yè)務/事務來集成數據
實時 vs. 離線
案例分析/研討 – AWS 客服 客戶行為分析與狀況處理
數據倉儲的構建與實踐
創(chuàng)建數據倉庫
數據前置處理（ETL：Extract, Transform, Load）
OLAP/BI 的應用理念與相關工具
案例分析/研討 – 臺積電 （TOM：Total Ordering Management）
“OLAP”的分類基本架構為何？
“OLAP”與“OLTP”的區(qū)別
“OLAP”的分類基準
“OLAP”的基本操作
“OLAP”的選型考量
如何透過大數據平臺科技，使能數據資產變現？
數據資產的定義與內涵
操作數據存儲（ODS：Operation Data Store）
數據集市（DM：Data Mart）
數據湖（DL：Data Lake）
數據中臺
數據治理的重要性與必要性
案例分析/研討 – 富士康 無燈工廠
如何識別與規(guī)避數據平臺建設與運維過程中的風險？
缺乏可持續(xù)運作的數據治理機制
缺乏全方位風險管控的體系
缺乏數據類相關人才（治理，管理，運維）
案例分析/研討 – 豐田 東京奧運“無人運輸”云轉型建設
課程總結 & 答客問

 

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