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数据治理及数据仓库模型设计课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2020年3月16日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 在软件工程学中,数据模型设计阶段的意义非常之重大,并且数据治理是贯穿了数据从始至终的过程的技术、理念和意义。在美国、日韩等IT行业发展比我国更早的国家地区,企业级数据的管理很多都严格遵守Data Governance(数据治理)的科学方法论和工业化流程。在国内IT行业经历了近二十年的系统从无到有、从少到多,数据从少量到海量,应用管理从粗放到精细的过程。在近几年,国内越来越多的大型企业、政府部门的客户在自发主动地学习、引进、实施数据架构模式管理和数据治理技术。未来随着企业级的系统越来越多、数据量越来越大、数据间的交互越来越复杂和频繁、数据应用分析挖掘需求越来越频发,对数据的模型精细科学管理以及数据治理的技术需求,会越来越多。

    本课程不是针对具体单一系统的建设、某个功能的实现、某项技术的细节,而是面对企业级整体的数据管控,是宏观技术的理念和落实方法的培训讲授。以企业级数据治理及数据仓库模型设计为主题,结合实际项目案例和实施经验心得,讲授数据治理的框架、数据标准化、数据模型管理、元数据管理、源代码管理及应用影响度分析等各个模块相关的技术。同时,结合国内大型企业级数据仓库、大数据平台的模型设计案例,讲解数据仓库模型的设计技术和方法。这门课程是数据管理方向的高级课程,通过企业级大项目的数据整体流程管理的介绍,囊括了数据从产生前的标准设计、标准应用到数据模型设计、数据模型管理、数据模型和数据库之间的映射、数据库内元数据的管理,直到源代码级别的管理,以及标准-模型-数据库-应用程序源代码的整体关系树的展现。 学习者将从课程中了解到数据从无到有、从生成到停用的整个流程的管理和技术,可以让普通的开发人员接触到大型数据系统级别的综合管理。

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第 1 节 数据治理初步介绍,概念、意义、价值、包含内容、管理流程、管理组织架构。
第 2 节 数据标准化的概念介绍及重要性,项目的实施流程,包含的内容,以及量身定制企业级标准单词词典的方法。
第 3 节 数据标准化中的标准域和用语词典的制作方法、实施流程、管理组织架构和责权分工、管理流程。
第 4 节 数据模型管理的初步介绍,包括数据模型的概念、管理意义、实践中的管理办法以及各层模型中的映射。
第 5 节 元数据管理、源代码的应用程序影响度分析、数据质量及数据治理系统的管理模块介绍
第6~7节 数据仓库构建整体架构的介绍,包括构建整体步骤,及各步骤的实施方法。
第 8 节 详细介绍数据仓库建模的方法及构成,主要介绍构成数据仓库的当事人、协议、产品、服务、资产、事件等数据模型的设计方法。
第 9 节 介绍当事人模型的概念,设计方法以及包含的内容。
第 10 节 介绍数据模型中协议的概念、内容,设计方法,通过实际案例进行实战讲解。
第 11 节 介绍产品模型的概念及构成,产品模型的设计方法,通过实际案例讲解产品模型的设计方法。
 

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