課程簡介
深入理解數(shù)據(jù)網格的核心概念、原則和優(yōu)勢。
掌握數(shù)據(jù)網格的關鍵技術和實踐方法。
學習如何設計和構建數(shù)據(jù)網格架構。
了解數(shù)據(jù)網格的實施步驟和最佳實踐。
能夠評估企業(yè)是否適合采用數(shù)據(jù)網格，并制定實施計劃。
目標收益
培訓對象
數(shù)據(jù)架構師、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務負責人、數(shù)據(jù)治理專家、以及對數(shù)據(jù)網格感興趣的技術人員。
課程大綱
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第一天：數(shù)據(jù)網格核心概念與原則 模塊 1：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構的挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)網格的興起 (上午) |
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的局限性：集中式、煙囪式、響應慢 數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)蔓延、數(shù)據(jù)質量差等數(shù)據(jù)管理難題 數(shù)據(jù)網格的定義、目標和優(yōu)勢：面向業(yè)務、自治性、可擴展性 數(shù)據(jù)網格的核心原則： 領域所有權（Domain Ownership） 數(shù)據(jù)即產品（Data as a Product） 自服務數(shù)據(jù)平臺（Self-Serve Data Platform） 聯(lián)合計算治理（Federated Computational Governance） |
| 模塊 2：數(shù)據(jù)網格與領域驅動設計 (DDD) (上午) |
領域驅動設計 (DDD) 的核心概念：領域、子領域、限界上下文 DDD在數(shù)據(jù)網格中的應用：領域劃分、數(shù)據(jù)建模、服務設計 如何識別和定義數(shù)據(jù)網格中的數(shù)據(jù)領域 領域專家在數(shù)據(jù)網格中的角色與職責 動手實踐：根據(jù)業(yè)務場景進行領域劃分和限界上下文定義 |
| 模塊 3：數(shù)據(jù)即產品 (Data as a Product) (下午) |
什么是數(shù)據(jù)即產品？ 數(shù)據(jù)作為獨立的服務單元 數(shù)據(jù)產品的特性：可發(fā)現(xiàn)性、可尋址性、可理解性、可信賴性、互操作性、安全性 數(shù)據(jù)產品所有者的職責：數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)文檔、數(shù)據(jù)服務 如何設計和開發(fā)數(shù)據(jù)產品 數(shù)據(jù)產品的價值評估與運營 動手實踐：設計一個數(shù)據(jù)產品，并定義其特性和評估指標 |
| 模塊 4：自服務數(shù)據(jù)平臺 (Self-Serve Data Platform) (下午) |
自服務數(shù)據(jù)平臺的定義和目標：簡化數(shù)據(jù)訪問、降低技術門檻 自服務數(shù)據(jù)平臺的核心功能： 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與目錄 數(shù)據(jù)攝取與集成 數(shù)據(jù)轉換與清洗 數(shù)據(jù)分析與可視化 數(shù)據(jù)安全與治理 如何選擇和構建自服務數(shù)據(jù)平臺 開源工具與云平臺服務：Apache Atlas, AWS Glue, Azure Purview, Google Cloud Dataproc 動手實踐：評估和選擇適用于特定場景的自服務數(shù)據(jù)平臺工具 |
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第二天：數(shù)據(jù)網格實施與治理 模塊 5：聯(lián)合計算治理 (Federated Computational Governance) (上午) |
計算治理的必要性：保障數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)合規(guī) 聯(lián)合計算治理的原則：領域自治、全局一致、協(xié)作治理 計算治理的具體措施： 定義數(shù)據(jù)標準與規(guī)范 實施數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 建立數(shù)據(jù)安全與訪問控制策略 遵循數(shù)據(jù)合規(guī)要求 動手實踐：制定數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，以及訪問控制策略 |
| 模塊 6：數(shù)據(jù)網格實施步驟與最佳實踐 (上午) |
評估企業(yè)是否適合采用數(shù)據(jù)網格：文化、組織、技術 制定數(shù)據(jù)網格實施計劃：范圍、階段、里程碑 選擇合適的試點項目：價值高、風險低 構建跨職能團隊：領域專家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家 培訓與賦能：提升團隊的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和技能 持續(xù)改進與迭代：根據(jù)反饋調整實施策略 動手實踐：根據(jù)企業(yè)自身情況評估是否適合數(shù)據(jù)網格 |
| 模塊 7：數(shù)據(jù)網格的技術實現(xiàn) (下午) |
數(shù)據(jù)集成技術：ETL, ELT, CDC, 數(shù)據(jù)虛擬化 數(shù)據(jù)存儲技術：對象存儲, 分布式文件系統(tǒng), 數(shù)據(jù)庫, 數(shù)據(jù)湖存儲 (如Delta Lake, Iceberg) 數(shù)據(jù)計算技術：Apache Spark, Presto, Flink, Dask, Serverless計算 API網關：Kong, Apigee, Tyk 元數(shù)據(jù)管理：Apache Atlas, Amundsen, DataHub 數(shù)據(jù)質量管理：Deequ, Great Expectations 動手實踐：選擇適合不同數(shù)據(jù)產品的數(shù)據(jù)集成技術，并進行簡單配置 |
| 模塊 8：數(shù)據(jù)網格的組織結構與文化變革 (下午) |
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)團隊與數(shù)據(jù)網格團隊的對比 領域數(shù)據(jù)團隊的組建與職責 數(shù)據(jù)平臺團隊的職責與定位：提供自服務數(shù)據(jù)基礎設施 組織結構調整：適應數(shù)據(jù)網格的去中心化模式 數(shù)據(jù)文化的培養(yǎng)：數(shù)據(jù)驅動決策、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)協(xié)作 動手實踐：設計適合特定企業(yè)的數(shù)據(jù)團隊組織結構 |
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第三天：數(shù)據(jù)網格高級議題與未來展望 (可選) 模塊 9：數(shù)據(jù)網格的自動化與智能化 (上午) |
利用AI技術自動化數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 利用機器學習實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與推薦 自動化數(shù)據(jù)血緣分析與影響分析 自動化安全策略配置與漏洞檢測 動手實踐：探索使用AI技術提升數(shù)據(jù)網格的自動化水平 |
| 模塊 10：數(shù)據(jù)網格的安全與隱私 (上午) |
數(shù)據(jù)網格的安全挑戰(zhàn)：去中心化帶來的安全風險 數(shù)據(jù)安全的最佳實踐：身份驗證、授權、加密、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)審計 差分隱私 (Differential Privacy) 聯(lián)邦學習 (Federated Learning) 多方安全計算 (Secure Multi-Party Computation) 動手實踐：設計數(shù)據(jù)網格的安全策略 |
| 模塊 11：數(shù)據(jù)網格的治理框架與實踐 (下午) |
數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)：統(tǒng)一標準、協(xié)調沖突、保障合規(guī) 聯(lián)合計算治理的實現(xiàn)： 定義全局數(shù)據(jù)標準與規(guī)范 建立領域自治的治理流程 實施跨領域的數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 使用元數(shù)據(jù)管理工具進行治理協(xié)作 合規(guī)性需求：GDPR, CCPA等 動手實踐：設計適用于數(shù)據(jù)網格的治理框架 |
| 模塊 12：數(shù)據(jù)網格的未來發(fā)展趨勢 (下午) |
數(shù)據(jù)網格與云原生技術的融合 數(shù)據(jù)網格與實時數(shù)據(jù)處理的結合 數(shù)據(jù)網格與AI技術的深度集成 數(shù)據(jù)網格的應用案例分享：金融、零售、醫(yī)療、制造 開放討論：學員分享對數(shù)據(jù)網格未來發(fā)展的看法 |
| 可選模塊 (根據(jù)客戶需求調整): |
特定數(shù)據(jù)網格平臺的實踐: 例如，使用AWS Lake Formation構建數(shù)據(jù)網格。 領域驅動設計進階: 深入學習DDD的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術設計。 數(shù)據(jù)產品管理: 如何像管理產品一樣管理數(shù)據(jù)，進行版本控制，發(fā)布和迭代。 |
| 工具與技術: |
數(shù)據(jù)集成： Apache Kafka, Debezium, Airbyte, Fivetran, dbt 數(shù)據(jù)存儲： AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi 數(shù)據(jù)計算： Apache Spark, Presto, Trino, Dask, AWS Lambda, Azure Functions API 網關： Kong, Apigee, Tyk 元數(shù)據(jù)管理： Apache Atlas, Amundsen, DataHub, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog 數(shù)據(jù)質量： Deequ, Great Expectations, Soda SQL |
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第一天：數(shù)據(jù)網格核心概念與原則 模塊 1：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構的挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)網格的興起 (上午) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的局限性：集中式、煙囪式、響應慢 數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)蔓延、數(shù)據(jù)質量差等數(shù)據(jù)管理難題 數(shù)據(jù)網格的定義、目標和優(yōu)勢：面向業(yè)務、自治性、可擴展性 數(shù)據(jù)網格的核心原則： 領域所有權（Domain Ownership） 數(shù)據(jù)即產品（Data as a Product） 自服務數(shù)據(jù)平臺（Self-Serve Data Platform） 聯(lián)合計算治理（Federated Computational Governance） |
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模塊 2：數(shù)據(jù)網格與領域驅動設計 (DDD) (上午) 領域驅動設計 (DDD) 的核心概念：領域、子領域、限界上下文 DDD在數(shù)據(jù)網格中的應用：領域劃分、數(shù)據(jù)建模、服務設計 如何識別和定義數(shù)據(jù)網格中的數(shù)據(jù)領域 領域專家在數(shù)據(jù)網格中的角色與職責 動手實踐：根據(jù)業(yè)務場景進行領域劃分和限界上下文定義 |
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模塊 3：數(shù)據(jù)即產品 (Data as a Product) (下午) 什么是數(shù)據(jù)即產品？ 數(shù)據(jù)作為獨立的服務單元 數(shù)據(jù)產品的特性：可發(fā)現(xiàn)性、可尋址性、可理解性、可信賴性、互操作性、安全性 數(shù)據(jù)產品所有者的職責：數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)文檔、數(shù)據(jù)服務 如何設計和開發(fā)數(shù)據(jù)產品 數(shù)據(jù)產品的價值評估與運營 動手實踐：設計一個數(shù)據(jù)產品，并定義其特性和評估指標 |
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模塊 4：自服務數(shù)據(jù)平臺 (Self-Serve Data Platform) (下午) 自服務數(shù)據(jù)平臺的定義和目標：簡化數(shù)據(jù)訪問、降低技術門檻 自服務數(shù)據(jù)平臺的核心功能： 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與目錄 數(shù)據(jù)攝取與集成 數(shù)據(jù)轉換與清洗 數(shù)據(jù)分析與可視化 數(shù)據(jù)安全與治理 如何選擇和構建自服務數(shù)據(jù)平臺 開源工具與云平臺服務：Apache Atlas, AWS Glue, Azure Purview, Google Cloud Dataproc 動手實踐：評估和選擇適用于特定場景的自服務數(shù)據(jù)平臺工具 |
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第二天：數(shù)據(jù)網格實施與治理 模塊 5：聯(lián)合計算治理 (Federated Computational Governance) (上午) 計算治理的必要性：保障數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)合規(guī) 聯(lián)合計算治理的原則：領域自治、全局一致、協(xié)作治理 計算治理的具體措施： 定義數(shù)據(jù)標準與規(guī)范 實施數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 建立數(shù)據(jù)安全與訪問控制策略 遵循數(shù)據(jù)合規(guī)要求 動手實踐：制定數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，以及訪問控制策略 |
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模塊 6：數(shù)據(jù)網格實施步驟與最佳實踐 (上午) 評估企業(yè)是否適合采用數(shù)據(jù)網格：文化、組織、技術 制定數(shù)據(jù)網格實施計劃：范圍、階段、里程碑 選擇合適的試點項目：價值高、風險低 構建跨職能團隊：領域專家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家 培訓與賦能：提升團隊的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和技能 持續(xù)改進與迭代：根據(jù)反饋調整實施策略 動手實踐：根據(jù)企業(yè)自身情況評估是否適合數(shù)據(jù)網格 |
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模塊 7：數(shù)據(jù)網格的技術實現(xiàn) (下午) 數(shù)據(jù)集成技術：ETL, ELT, CDC, 數(shù)據(jù)虛擬化 數(shù)據(jù)存儲技術：對象存儲, 分布式文件系統(tǒng), 數(shù)據(jù)庫, 數(shù)據(jù)湖存儲 (如Delta Lake, Iceberg) 數(shù)據(jù)計算技術：Apache Spark, Presto, Flink, Dask, Serverless計算 API網關：Kong, Apigee, Tyk 元數(shù)據(jù)管理：Apache Atlas, Amundsen, DataHub 數(shù)據(jù)質量管理：Deequ, Great Expectations 動手實踐：選擇適合不同數(shù)據(jù)產品的數(shù)據(jù)集成技術，并進行簡單配置 |
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模塊 8：數(shù)據(jù)網格的組織結構與文化變革 (下午) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)團隊與數(shù)據(jù)網格團隊的對比 領域數(shù)據(jù)團隊的組建與職責 數(shù)據(jù)平臺團隊的職責與定位：提供自服務數(shù)據(jù)基礎設施 組織結構調整：適應數(shù)據(jù)網格的去中心化模式 數(shù)據(jù)文化的培養(yǎng)：數(shù)據(jù)驅動決策、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)協(xié)作 動手實踐：設計適合特定企業(yè)的數(shù)據(jù)團隊組織結構 |
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第三天：數(shù)據(jù)網格高級議題與未來展望 (可選) 模塊 9：數(shù)據(jù)網格的自動化與智能化 (上午) 利用AI技術自動化數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 利用機器學習實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與推薦 自動化數(shù)據(jù)血緣分析與影響分析 自動化安全策略配置與漏洞檢測 動手實踐：探索使用AI技術提升數(shù)據(jù)網格的自動化水平 |
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模塊 10：數(shù)據(jù)網格的安全與隱私 (上午) 數(shù)據(jù)網格的安全挑戰(zhàn)：去中心化帶來的安全風險 數(shù)據(jù)安全的最佳實踐：身份驗證、授權、加密、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)審計 差分隱私 (Differential Privacy) 聯(lián)邦學習 (Federated Learning) 多方安全計算 (Secure Multi-Party Computation) 動手實踐：設計數(shù)據(jù)網格的安全策略 |
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模塊 11：數(shù)據(jù)網格的治理框架與實踐 (下午) 數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)：統(tǒng)一標準、協(xié)調沖突、保障合規(guī) 聯(lián)合計算治理的實現(xiàn)： 定義全局數(shù)據(jù)標準與規(guī)范 建立領域自治的治理流程 實施跨領域的數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進 使用元數(shù)據(jù)管理工具進行治理協(xié)作 合規(guī)性需求：GDPR, CCPA等 動手實踐：設計適用于數(shù)據(jù)網格的治理框架 |
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模塊 12：數(shù)據(jù)網格的未來發(fā)展趨勢 (下午) 數(shù)據(jù)網格與云原生技術的融合 數(shù)據(jù)網格與實時數(shù)據(jù)處理的結合 數(shù)據(jù)網格與AI技術的深度集成 數(shù)據(jù)網格的應用案例分享：金融、零售、醫(yī)療、制造 開放討論：學員分享對數(shù)據(jù)網格未來發(fā)展的看法 |
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可選模塊 (根據(jù)客戶需求調整): 特定數(shù)據(jù)網格平臺的實踐: 例如，使用AWS Lake Formation構建數(shù)據(jù)網格。 領域驅動設計進階: 深入學習DDD的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術設計。 數(shù)據(jù)產品管理: 如何像管理產品一樣管理數(shù)據(jù)，進行版本控制，發(fā)布和迭代。 |
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工具與技術: 數(shù)據(jù)集成： Apache Kafka, Debezium, Airbyte, Fivetran, dbt 數(shù)據(jù)存儲： AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi 數(shù)據(jù)計算： Apache Spark, Presto, Trino, Dask, AWS Lambda, Azure Functions API 網關： Kong, Apigee, Tyk 元數(shù)據(jù)管理： Apache Atlas, Amundsen, DataHub, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog 數(shù)據(jù)質量： Deequ, Great Expectations, Soda SQL |
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