数仓建模:数据业务化建设方法实践

您所在的位置:网站首页 华为nova9se图片 数仓建模:数据业务化建设方法实践

数仓建模:数据业务化建设方法实践

2023-04-11 18:28| 来源: 网络整理| 查看: 265

  数仓建设是串联技术能力与业务的一个重要环节。数据开发人员的工作流程一般是:通过数据建模,完成数据清洗、转换,让业务快速获取标准、准确的数据。那么,如何实现数据业务化建设?我们需要定义统一数据标准、规范,统一数据保障策略,统一数据服务能力。有了这样一套保障机制、标准流程、方法,最终才能对外提供高质量的数据。

  今天 ,我们也邀请各互联网的数仓建模方向的专家,给大家介绍数据建设各环节的最佳实践。也希望通过这次在线交流分享,开阔大家对于建模的思考,了解近期数仓行业发展现状。

  出品人:吴剑雄 bilibili 数据平台部数仓平台负责人

  个人介绍:就职过 携程、百度、B站 多家互联网公司,在数据行业 10 以上工作、管理经验。负责过 旅游、广告、视频、电商 等多个领域的数仓 0-1 方案设计 ,技术架构。在数仓建模、数据服务、大数据引擎、性能有丰富经验。

  邓成聪 红薯叶科技 数字化业务部 CDO

  个人介绍:邓成聪,2000毕业于武汉大学,先后服务于IBM、埃森哲、百度和华为,在华为曾任人工智能平台高端专家(19级),一手孵化了华为ModelArts平台(获得斯坦福大学和全球智博会双料冠军),曾代表华为参与编写中国人工智能平台标准。邓成聪是TOGAF注册企业架构师(95分),曾获华为总裁奖、百度总裁特别奖。邓成聪数据仓库/数据建模领域的有近20年的经验,为华为、百度、国家电网、深圳交警、以及10+家金融机构做过数据仓库和数据模型的工作。

  演讲题目:数仓 Onedata 体系建设方法论

  演讲提纲:

  1. 数据仓库与与企业架构

  2. 数据仓库模型设计方法论

  3. 数仓架构及数据分层

  4. 数据服务

  听众收益:

  1. 了解企业架构及数仓架构的关系

  2. 为什么数仓需要建设 Onedata 体系

  3. 如何确保 Onedata 体系

  胡峰 bilibili 资深研发工程师

  个人介绍:曾在招商银行、阿里巴巴工作,专注于大数据中台、数据体系化建设,有多行业数仓建设经验,目前在B站数据平台部数仓团队,负责公司级数据质量保障体系的建设工作。

  演讲题目:B站数据质量保障体系建设与实践

  演讲提纲:这次分享,将会介绍数据质量保障在B站的实践落地,主要内容包括:

  1. B站数据质量保障的背景和目标

  2. 质量保障体系架构

  3. 优化场景探索与案例成果

  4. 未来工作展望

  听众收益:

  1. 数据质量到底是保障什么?

  2. 保障体系应该包含哪些要素?

  3. 大量人力投入保障后,如何衡量保障收益?

  潘松杜 网易严选 资深大数据平台开发工程师

  个人介绍:研究生学历,毕业后开始在网易严选数据平台部门从事大数据体系建设相关工作。曾经主要负责数据集成平台Datahub项目的研发,目前主要在数仓建模平台负责系统整体架构的设计,参与部分功能模块设计与开发,推动项目的落地。

  演讲题目:数仓建模平台在网易严选的探索实践

  演讲提纲:介绍网易严选数据仓库建设的现状、分析当前数仓建模过程中存在的问题和痛点。针对痛点介绍了数仓建模平台的设计思路和系统架构。从规范指标定义、规范模型设计以及模型的自动化3个方面展开阐述平台在网易严选的探索和实践过程。最后对平台的实践效果和落地成果做总结和复盘。

  听众收益:

  1. 对企业数据仓库建设现状做量化分析

  2. 模型自动化构建的汇总代码生成引擎的设计

  3. 如何落地和推动数据开发工作习惯和思路转变的

  李奎 bilibili 资深数据产品经理

  个人介绍:就职于哔哩哔哩数据平台部门,目前主要流量数据分析产品、用户标签、AB 实验产品工作。

  演讲题目:B站埋点数据标准化实践

  演讲提纲:介绍B站在流量数据标准化治理实践经验,主要内容包括:

  1. 埋点流量数据标准化背景

  2. 标准化策略

  3. 产品化设计

  4. 回顾与展望

  听众收益:

  1. 流量数据特征及管理方法

  2. 流量元数据管理产品设计如何更有效

  3. 流量管理标准化的落地实践

  爱桐 阿里云 DataWorks 产品专家

  个人介绍:阿里云 DataWorks 产品专家,主要负责数据建模、数据资产及数据分析等产品工作。阿里巴巴9年数据产品工作,曾先后在安全部及天猫精灵从事数据产品工作。

  演讲题目:阿里巴巴数据模型设计与构建实践

  演讲提纲:

  1. 阿里巴巴数据需求工作流转介绍

  2. 阿里巴巴电商建模最佳实践

  3. 电商数据建模实操演示

  4. 数据模型应用—数据资产介绍

  听众收益:

  1. 阿里巴巴数据需求工作流转介绍

  2. 阿里巴巴电商建模最佳实践

  3. 电商数据建模实操演示

特别声明:以上文章内容仅代表作者本人观点,不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。


【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3