Day1

数仓架构理论

●   数据仓库实施过程

●   概念模型

●   逻辑模型

●   物理模型

●   数据模型设计

●   数据架构设计

Day1

模型设计

●   关系建模的方法介绍

●   关系建模的应用场景

●   维度建模概念

●   为什么要维度建模  

●   维度表介绍

●   维度种类

●   缓慢变化维处理

●   快速变化维处理

●   代理键

●   维度的三种模型介绍：星型模型、雪花模型、多维模型  

●   事实表的类型

●   维度模型建设步骤

Day1

数据架构设计

●   数据仓库典型架构介绍

 —ODS层

 —DW层

 —DM层

 —ADS层

●   数据体系规划

●   数据分层思想

●   贴源层数据建设

●   统一数据底座建设

●   数据集市建设设计

●   标签数据层建设计

●   应用数据层建设

Day1

数据仓库总线矩阵

●   业务需求

●   数仓总线矩阵梳理

●   维度建模 – 选择业务过程

●   维度建模 – 声明粒度

●   维度建模 – 确定维度

●   维度建模 – 确定事实

●   维度建模 – 模型的扩展与集成

●   ETL&BI设计   – 金字塔原理

●   数据底座建设理念和线路

●   指标关联关系矩阵

Day2

数据中台体系介绍

●   数据中台定义

●   数据中台必备的核心能力

●   数据中台构建步骤

●   数据中台核心能力

●   数据服务概念

●   数仓、数据湖和数据中台的区别

●   数据中台业务价值

●   数据中台技术价值

●   数据中台运营机制

●   数据中台案例分享

Day2

数据治理和数据资产

●   数据治理体系介绍

●   数据治理定义介绍

●   DAMA数据治理模型介绍

●   数据治理的流程、制度和组织建设

●   主数据和参考数据

●   数据标准

●   数据质量

- 数据质量管理流程

- 数据质量管理制度

- 数据质量考核方案

- 数据质量检核范围

- 定义数据质量管理维度

- 数据质量检测规则

- 数据质量提升方案

●   元数据

●   数据安全

●   数据生命周期管理

●   数据资产管理与数据治理的关系

●   数据资产管理职能

●   数据资产管理效果评估

●   数据资产管理的7个成功要素

●   数据资产运营

●   数据成本运营

●   数据资产成熟度模型介绍

Day3

案例分享

●   数据仓库0到1建设案例分享

—  数据仓库建设规范

—  自上而下和自下而上的建设融合

—  数据分层架构和注意事项

—  数据分层设计原则和ETL处理流

—  数据分层公共数据下沉设计准侧

—  数据治理体系制度建设

—  数据标准和口径梳理流程，解决数据口径的不一致

—  如何将业务需求梳理成数据需求从而设计ADS数据服务应用分享

—  数仓团队的组织架构分享