數(shù)據(jù)治理：元數(shù)據(jù)管理/數(shù)據(jù)質(zhì)量/主數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對象： 數(shù)據(jù)治理工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)倉庫負(fù)責(zé)人、CDO/數(shù)據(jù)管理崗。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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理解數(shù)據(jù)治理的核心理念和體系框架（DMBOK）。
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掌握元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理的實(shí)施方法。
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能夠設(shè)計(jì)和部署數(shù)據(jù)治理平臺（Atlas/DataHub）。
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具備數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定和數(shù)據(jù)安全分級能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 數(shù)據(jù)治理體系框架： 介紹DMBOK數(shù)據(jù)管理知識體系，理解數(shù)據(jù)治理組織、流程和工具的協(xié)同關(guān)系。
二、 元數(shù)據(jù)管理核心概念： 區(qū)分技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù)，理解元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)血緣分析中的作用。
三、 元數(shù)據(jù)采集與血緣分析： 使用Apache Atlas采集Hive、HBase等組件的元數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)血緣圖譜。
四、 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定與管理： 制定數(shù)據(jù)命名規(guī)范、編碼規(guī)則和字段標(biāo)準(zhǔn)，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)平臺落地實(shí)施。
五、 數(shù)據(jù)質(zhì)量六維度評估： 從完整性、唯一性、一致性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性、有效性六個(gè)維度評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。
六、 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與告警： 使用Griffin/Databand配置數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，設(shè)置異常告警和修復(fù)流程。
七、 主數(shù)據(jù)管理（MDM）概念： 理解主數(shù)據(jù)與事務(wù)數(shù)據(jù)的區(qū)別，識別企業(yè)核心主數(shù)據(jù)（客戶、產(chǎn)品、供應(yīng)商）。
八、 主數(shù)據(jù)建模與整合： 設(shè)計(jì)主數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)多源系統(tǒng)主數(shù)據(jù)的去重、合并和黃金記錄構(gòu)建。
九、 數(shù)據(jù)安全與分級分類： 制定數(shù)據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)（敏感/機(jī)密/公開），實(shí)施數(shù)據(jù)脫敏和訪問控制策略。
十、 數(shù)據(jù)治理平臺建設(shè)： 集成元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)功能，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理門戶。
十一、 數(shù)據(jù)治理成熟度評估： 使用DCMM/DMM模型評估企業(yè)數(shù)據(jù)治理成熟度，制定改進(jìn)路線圖。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：數(shù)據(jù)治理落地： 針對企業(yè)實(shí)際場景，設(shè)計(jì)并實(shí)施元數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和主數(shù)據(jù)管理方案。
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