2018 年末，数据中台突然“出圈”，一跃成为新晋网红，一时间，关于是否建设数据中台的争论声开始多了起来，有的人说“迷信数据中台是病，得治”，有人说“数据中台就是一个陷阱”。
当然，支持的声音也有很多，比如说它解决了指标口径不一致的问题，节省了资源，提高了数据开发效率……众说纷纭中，很多人蠢蠢欲动，想要亲自去试一试，验证这个数据中台是金钥匙？还是陷阱？
不过别着急，在你跃跃欲试之前，我想先问你这样三个问题：
- 什么样的企业适合建设数据中台？
- 数据中台到底要解决什么问题？
- 数据中台建设有什么可参考的方法论或者路径吗？
这看似简单的三个问题，你能否回答上来？如果你回答不上来，我想这个专栏会帮你找到答案。
除此之外，“案例 + 避坑 + 经验”往往是你愿意看到的，但却是很多文章在分享数据中台建设时缺少的，比如它们会提及赋能业务，却很少提及具体如何赋能？赋能得怎么样？业务得到了哪些改变？缺少微观层面的实践经验。
所以，与其侃侃而谈，不如一线案例来得直接、实在。这也是这个专栏最大的不同。
在这门课程中，郭忆会结合网易数据中台的实践经验，给你大量的真实案例，倾囊传授自己总结的数据中台建设的方法论，以及经过实践验证的数据中台支撑技术体系，既让你看到建设数据中台的全貌，又不让你错过建设过程中的每一个实现细节。以此解决你遇到的，烟囱式开发、指标口径不一致、数据无法按时交付、数据老出错、数据不安全等等痛点问题。
原理篇：回答上述三个问题，解决你对于“数据中台”的困惑，帮你形成清晰的判断。
实现篇：基于数据中台支撑技术的整体架构，逐一讲解每个模块的具体实现。比如从元数据开始，告诉你如何管理元数据；还会告诉你为什么要实现数据服务化，如何设计一个数据服务。通过实现篇，你会发现数据中台在建设过程中存在的问题，并掌握解决方案，应用到实际工作中。
除此之外，郭忆会立足当下，又着眼未来，不但会以网易电商的数据中台为例，描述数据中台在网易电商的落地过程，还会对数据中台未来的方向进行展望。
开篇词 | 数据中台，是陷阱？还是金钥匙？ 01 | 前因后果：为什么说数据中台是大数据的下一站？ 02 | 关键抉择： 到底什么样的企业应该建数据中台？ 03 | 数据中台建设三板斧：方法论、组织和技术 特别放送｜史凯：建设数据中台到底有什么用？ 04 | 元数据中心的关键目标和技术实现方案 05 | 如何统一管理纷繁杂乱的数据指标？ 06 | 数据模型无法复用，归根结底还是设计问题 07 | 同事老打脸说数据有问题，该怎么彻底解决？ 08 | 交付速度和质量问题解决了，老板说还得“省” 09 | 数据服务到底解决了什么问题？ 10 | 数据服务难道就是对外提供个API吗？ 11 | 怎么一劳永逸地解决数据安全问题？ 12 | 数据的台子搭完了，但你还得想好戏该怎么唱 13 | 数据研发就只是写代码吗？ 14 | 数据被加工后，你还要学会使用和管理数据 15 | 数据中台在网易电商业务的最佳实践 结课测试 | 建设数据中台的这些知识，你都掌握了吗？ 结束语 | 数据中台从哪里来，要到哪里去？
评论0