課程簡介

理解數(shù)據(jù)編織的核心概念、架構(gòu)和優(yōu)勢。
掌握數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)據(jù)虛擬化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全等。
學(xué)習(xí)如何設(shè)計和實(shí)施數(shù)據(jù)編織解決方案，以滿足不同的業(yè)務(wù)需求。
了解數(shù)據(jù)編織的應(yīng)用場景和最佳實(shí)踐。
掌握主流數(shù)據(jù)編織平臺的使用方法和評估標(biāo)準(zhǔn)。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對象

數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、以及對數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)治理感興趣的技術(shù)人員

課程內(nèi)容

第一天：數(shù)據(jù)編織基礎(chǔ)與架構(gòu)
?模塊 1：數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)編織的興起 (上午)
o傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方法的局限性：ETL, 數(shù)據(jù)倉庫, 數(shù)據(jù)湖
o數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)蔓延、數(shù)據(jù)復(fù)雜性等數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)
o數(shù)據(jù)編織的定義、目標(biāo)和優(yōu)勢：加速數(shù)據(jù)訪問、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、簡化數(shù)據(jù)治理
o數(shù)據(jù)編織與數(shù)據(jù)虛擬化、數(shù)據(jù)聯(lián)邦、數(shù)據(jù)目錄等技術(shù)的區(qū)別與聯(lián)系
?模塊 2：數(shù)據(jù)編織架構(gòu)與核心組件 (上午)
o數(shù)據(jù)編織的邏輯架構(gòu)：數(shù)據(jù)源層、編織層、消費(fèi)層
o數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵組件：
?數(shù)據(jù)連接器 (Data Connectors)
?元數(shù)據(jù)目錄 (Metadata Catalog)
?語義層 (Semantic Layer)
?數(shù)據(jù)治理引擎 (Data Governance Engine)
?數(shù)據(jù)安全模塊 (Data Security Module)
o數(shù)據(jù)編織的部署架構(gòu)：集中式、分布式、混合式
o動手實(shí)踐：分析數(shù)據(jù)編織架構(gòu)圖，理解各組件之間的交互關(guān)系
?模塊 3：數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù) (下午)
o數(shù)據(jù)虛擬化的定義和優(yōu)勢：減少數(shù)據(jù)移動、提高數(shù)據(jù)靈活性
o數(shù)據(jù)虛擬化的實(shí)現(xiàn)方式：視圖、物化視圖、聯(lián)合查詢
o數(shù)據(jù)虛擬化的優(yōu)化技術(shù)：查詢重寫、數(shù)據(jù)緩存、索引
o數(shù)據(jù)虛擬化的局限性：性能瓶頸、安全風(fēng)險
o數(shù)據(jù)虛擬化工具：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization
o動手實(shí)踐：使用數(shù)據(jù)虛擬化工具連接多個數(shù)據(jù)源并創(chuàng)建虛擬視圖
?模塊 4：元數(shù)據(jù)管理與語義層 (下午)
o元數(shù)據(jù)的重要性：數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)治理
o元數(shù)據(jù)的類型：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)
o元數(shù)據(jù)管理工具：Apache Atlas, Collibra, Alation
o語義層的構(gòu)建：定義業(yè)務(wù)術(shù)語、創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型、建立數(shù)據(jù)關(guān)系
o使用語義層簡化數(shù)據(jù)查詢和分析
o動手實(shí)踐：使用元數(shù)據(jù)管理工具創(chuàng)建數(shù)據(jù)目錄并添加業(yè)務(wù)術(shù)語
第二天：數(shù)據(jù)治理、安全與應(yīng)用
?模塊 5：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 (上午)
o數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度：完整性、準(zhǔn)確性、一致性、及時性、有效性
o數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程：定義數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則、監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量、修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
o數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具：Ataccama, Informatica Data Quality, Talend Data Quality
o數(shù)據(jù)Profiling和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)
o動手實(shí)踐：使用數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具定義數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則并監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量
?模塊 6：數(shù)據(jù)安全與訪問控制 (上午)
o數(shù)據(jù)安全的重要性：保護(hù)敏感數(shù)據(jù)、防止數(shù)據(jù)泄露
o數(shù)據(jù)安全措施：身份驗(yàn)證、授權(quán)、加密、數(shù)據(jù)脫敏
o訪問控制模型：基于角色 (RBAC)、基于屬性 (ABAC)
o數(shù)據(jù)審計與監(jiān)控：追蹤用戶行為、檢測異常訪問
o數(shù)據(jù)安全工具：Imperva, DataGuise, Protegrity
o動手實(shí)踐：配置數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制策略
?模塊 7：數(shù)據(jù)編織的應(yīng)用場景 (下午)
o自助式BI與分析：簡化數(shù)據(jù)訪問、加速數(shù)據(jù)洞察
o實(shí)時數(shù)據(jù)集成：統(tǒng)一實(shí)時數(shù)據(jù)源、支持實(shí)時決策
o數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用開發(fā)：為應(yīng)用提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口
o數(shù)據(jù)共享與協(xié)作：安全地共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)
o數(shù)據(jù)遷移與上云：簡化數(shù)據(jù)遷移過程、降低遷移風(fēng)險
o動手實(shí)踐：討論數(shù)據(jù)編織在不同業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用價值
?模塊 8：設(shè)計與實(shí)施數(shù)據(jù)編織解決方案 (下午)
o需求分析：確定業(yè)務(wù)目標(biāo)、識別數(shù)據(jù)需求、評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)架構(gòu)
o架構(gòu)設(shè)計：選擇合適的數(shù)據(jù)編織架構(gòu)、定義數(shù)據(jù)源連接策略、設(shè)計語義層和安全策略
o技術(shù)選型：評估和選擇合適的數(shù)據(jù)編織平臺和工具
o實(shí)施步驟：數(shù)據(jù)源連接、元數(shù)據(jù)導(dǎo)入、語義層構(gòu)建、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則定義、安全策略配置
o測試與驗(yàn)證：驗(yàn)證數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全
o動手實(shí)踐：設(shè)計針對特定業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)編織解決方案
第三天：數(shù)據(jù)編織高級議題與實(shí)踐
?模塊 9：數(shù)據(jù)編織平臺的評估與選擇 (上午)
o主流數(shù)據(jù)編織平臺：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization, AtScale, IBM Cloud Pak for Data
o評估標(biāo)準(zhǔn)：功能、性能、可擴(kuò)展性、安全性、易用性、成本
oPOC (Proof of Concept) 驗(yàn)證：使用真實(shí)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景進(jìn)行測試
o選擇合適的平臺：根據(jù)預(yù)算、技術(shù)棧和業(yè)務(wù)需求
o動手實(shí)踐：比較不同數(shù)據(jù)編織平臺的功能和性能
?模塊 10：數(shù)據(jù)編織的治理與管理 (上午)
o數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)合規(guī)
o數(shù)據(jù)編織的治理策略：
?定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范
?建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和改進(jìn)機(jī)制
?實(shí)施數(shù)據(jù)安全和訪問控制策略
?遵循數(shù)據(jù)合規(guī)要求
o數(shù)據(jù)治理工具的集成：將數(shù)據(jù)編織平臺與數(shù)據(jù)治理工具集成
o動手實(shí)踐：設(shè)計數(shù)據(jù)編織環(huán)境的數(shù)據(jù)治理方案
?模塊 11：數(shù)據(jù)編織的最佳實(shí)踐 (下午)
o從小規(guī)模開始：逐步擴(kuò)展數(shù)據(jù)編織范圍
o與業(yè)務(wù)部門緊密合作：了解業(yè)務(wù)需求、獲取業(yè)務(wù)支持
o選擇合適的數(shù)據(jù)源：從關(guān)鍵數(shù)據(jù)源開始
o關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性
o持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化：定期評估數(shù)據(jù)編織平臺的性能和效果
o文檔化所有內(nèi)容：記錄數(shù)據(jù)源連接、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)安全策略
o動手實(shí)踐：討論并分享數(shù)據(jù)編織的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
?模塊 12：數(shù)據(jù)編織的未來趨勢 (下午)
oAI驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織：利用AI技術(shù)自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、治理數(shù)據(jù)
o自動化元數(shù)據(jù)管理：自動發(fā)現(xiàn)、分類、標(biāo)注元數(shù)據(jù)
o智能數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控：自動檢測和修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
o主動式數(shù)據(jù)安全：自動識別和防御安全威脅
o云原生數(shù)據(jù)編織：在云平臺上構(gòu)建和部署數(shù)據(jù)編織解決方案
o開放討論：學(xué)員分享對數(shù)據(jù)編織未來發(fā)展的看法
可選模塊 (根據(jù)客戶需求調(diào)整)
?數(shù)據(jù)編織與數(shù)據(jù)網(wǎng)格 (Data Mesh) 的結(jié)合
o數(shù)據(jù)網(wǎng)格的概念和原則
o如何使用數(shù)據(jù)編織支持?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)格的實(shí)現(xiàn)
o數(shù)據(jù)域 (Data Domain) 的定義和管理
o跨數(shù)據(jù)域的數(shù)據(jù)協(xié)作
?數(shù)據(jù)編織的安全與隱私高級議題
o差分隱私 (Differential Privacy)
o聯(lián)邦學(xué)習(xí) (Federated Learning)
o多方安全計算 (Secure Multi-Party Computation)
工具與技術(shù)：
?數(shù)據(jù)虛擬化：Denodo, Dremio, Tibco Data Virtualization
?元數(shù)據(jù)管理：Apache Atlas, Collibra, Alation, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog
?數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：Ataccama, Informatica Data Quality, Talend Data Quality, Deequ, Great Expectations
?數(shù)據(jù)安全：Imperva, DataGuise, Protegrity
?云平臺：AWS, Azure, Google Cloud