数据架构规划设计

  运营技术（OT）、信息化(IT) 、数字化技术（DT）、工业互联网概念澄清

  图数据库Neo4j基础与提升视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目开发）

  人民大学硕士，现任腾讯大数据、人工智能解决方案架构师、原京东集团云计算架构师，从事能源行业信息化工作长达17年，擅长云计算、大数据、AI大模型等技术培养和训练、结合业务场景编写落地方案。

  准备或者已进入数据治理、大数据行业的从业人员； 准备考试DAMA认证的人员； 想学习数据治理、数据架构的在校学生

  能够系统化理解数据架构 ；能够学会数据架构规划设计方法 ；提升数据架构规划实践能力

  本人担任腾讯云大数据、人工智能解决方案架构师、数字化转型专家，原京东集团云计算架构师，拥有17年行业信息化工作经验，主要负责能源行业、政府单位的大数据、人工智能解决方案设计及项目落地，同时也帮助多家央企编制数字化转型方案。在京东就职期间，担任京东云计算架构师，带领私有云团队，共同设计京东云产品，并助力京东云产品在铁道部完成第一单落地。本大擅长大数据、系统分析、云计算、人工智能、数字化转型等领域，期望通过系统化整理自己所学知识和经验，形成录播课件，助力信息化工作人员更上一层楼。

  数据架构规划设计是根据自己的知识能力，结合在工作中的实践经验，设计出的一套数据架构规划设计方法，本方法相对来说还是比较通用，大家也能够准确的通过自己项目的业务需求和客户真正的需求，基于本规划设计进行裁剪，在某些特定的程度上，能够大大节约上班时间，只需专注于个性化部分。

  第一章节，讲解数据架构概念，国内大厂是如何理解数据架构、数据架构有哪些组件构成，这些组件都是什么？另外再讲解一下数据架构与企业架构、技术架构、应用架构的关系。

  第二章节讲解企业为何需要做数据架构，随国家数据局的建立，除了土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之外，数据会成为第五大生产要素，能够在一定程度上帮助企业在生产、决策、创新等方面做数字化转型。其中数据架构规划是很重要的一个环节，它是从企业整体角度进行数据摸底、数据流转设计，本章节从客户的角度讲解数据架构在企业中的定位、数据架构带来什么价值？

  第三章节是核心章节，从数据架构规划设计实施路线出发，设计对应的原则以及针对客户的企业战略、数据治理机制、数据需求，设计数据架构实施路线以及经验案例分享；

  第四章节，根据我多年的大数据平台实践经验，在数据架构设计过程中，客户关心哪一些问题以及面对的挑战是什么？我们如何去应答。

  通过这四个章节的学习，能够基于客户的企业战略、数据需求，构建出高效的数据架构，

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  数据架构概念讲解数据架构的概念，如何理解业务架构、应用架构、数据架构、技术架构的关系，数据架构有哪些组件，以及组件的主要作用

  数据架构构成主要分析和讲解数据架构有哪些组件构成，组件都是什么？业界对于数据架构应该包括哪些组件，说法各不相同，都有哪些说法以行业的理解。

  数据资产目录讲解数据资产目录，企业为什么构建数据资产目录？数据资产目录样例介绍，数据资产目录主要产生的价值

  数据标准讲解数据标准概念，企业为什么构建数据标准？数据标准样例介绍，数据标准主要产生的价值

  数据模型讲解数据模型概念，企业为什么构建数据模型？数据模型样例介绍，数据模型主要产生的价值

  数据分布讲解数据分布概念，企业为什么构建数据分布？数据分布样例介绍，数据分布主要产生的价值

  企业为何需要构建数据架构讲解企业为何需要构建数据架构，如果一个企业没有没有数据架构带来什么样的问题？构建数据架构又能带来啥好处，并探讨数据架构的定位和价值

  数据架构规划原则、输入、输出讲解数据架构规划设计应遵循哪些原则？对于数据架构规划设计活动，应该有哪些输入项和输出项

  数据架构规划实施步骤讲解数据架构规划设计在遵循对应的原则中，我们如何实施数据架构规划设计，采取哪些步骤？

  数据资产目录L1业务域设计主要讲解企业数据资产目录L2业务域如何划分、行业实践和相关的案例。

  数据资产目录L2主题域设计主要讲解企业数据资产目录L2主题域如何划分、行业实践和相关的案例。

  数据资产目录L3业务对象设计主要讲解企业数据资产目录L3业务对象如何划分、行业实践和相关的案例。

  数据资产目录L3业务对象设计（续）主要讲解企业数据资产目录L3业务对象如何划分、行业实践和相关的案例。

  概念数据模型规划设计主要讲解企业概念数据模型定义、作用、设计目标以及关键设计要素、最后以设备营销企业讲解概念数据模型样例。

  数据分布数据源规划设计主要讲解企业概念数据模型定义、作用、设计目标以及关键设计要素、最后以设备营销企业讲解概念数据模型样例。

  数据分布数据流规划设计主要讲解数据分布数据流规划设计定义、作用、设计目标以及关键设计要素、最后数据流样例。

  实践中普遍的问题企业构建数据架构过程中，客户可能会提出哪些挑战，我们如何应答？

  实践普遍的问题（续）企业构建数据架构过程中，客户可能会提出哪些挑战，我们如何应答？