致力于提升研发企业的持续创新能力

课程模块	课程主题	主要内容
模块一	数据治理范围	 大数据平台数据建设中存在的问题  数据治理面临的挑战  数据的多元化  数据的复杂性  数据的完整性  数据生命周期管理  统一元数据管理  数据集成方法  数据安全  数据湖架构  基于大数据平台的数据建模  RMDBS数据的增量实时同步采集
模块二	数据质量管理	 数据质量管理的范围  数据质量评估的维度  数据质量的维护管理  数据质量的改进管理  数据质量管理模型  数据质量管理的监控  案例演示
模块三	元数据管理	 元数据概念  Hadoop平台元数据处理面临的问题  元数据注册机制  元数据的统一管理  元数据一致性管理  数据字典的概念  元数据的添加和需改管理  基于Hadoop平台元数据处理方案
模块四	数据生命周期管理	 数据质量  数据标准  数据生命周期管理的重要性  数据生命周期的概念  开源Falcon解决那些问题  Falcon架构和原理  Falcon实战  Falcon+HDFS、Hive实战  Falcon+Oozie实战
模块五	数据湖	 数据湖定义  数据湖里面数据存储格式  数据湖实现的步骤  HDFS、Hive等实现数据湖  数据湖分区(LCRD)  LCRD详解  某大型银行基于Hadoop的数据湖实战解析
模块六	测试数据环境的搭建	 测试数据的准备  测试数据的脱敏机制  数据脱敏的方法  数据关联的脱敏机制  测试环境搭建的要求  测试环境性能的评估原则
模块七	数据仓库的敏捷开发	 敏捷开发的含义  敏捷数据仓库的定义  为什么需要敏捷数据仓库  敏捷数据仓库和传统数据仓库的区别  敏捷数据仓库实现的模型  在Hadoop上面实现敏捷数据仓库的思路
模块八	案例分析	 Hadoop之上数据仓库案例解析  数据湖案例解析和演示

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