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2019大数据平台数据湖和数据治理（10月广州班）
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2019大数据平台数据湖和数据治理（10月广州班）已过期

发票类型：增值税普通发票 增值税专用发票

        会议日程

        （最终日程以会议现场为准）

        课程大纲

        数据治理范围 大数据平台数据建设中存在的问题
        数据治理面临的挑战
        数据的多元化
        数据的复杂性
        数据的完整性
        数据生命周期管理
        统一元数据管理
        数据集成方法
        数据安全
        数据湖架构
        基于大数据平台的数据建模
        RMDBS数据的增量实时同步采集
        数据质量管理 数据质量管理的范围
        数据质量评估的维度
        数据质量的维护管理
        数据质量的改进管理
        数据质量管理模型
        数据质量管理的监控
        案例演示
        元数据管理 元数据概念
        Hadoop平台元数据处理面临的问题
        元数据注册机制
        元数据的统一管理
        元数据一致性管理
        数据字典的概念
        元数据的添加和需改管理
        基于Hadoop平台元数据处理方案
        数据生命周期管理 数据质量
        数据标准
        数据生命周期管理的重要性
        数据生命周期的概念
        开源Falcon解决那些问题
        Falcon架构和原理
        Falcon实战
        Falcon+HDFS、Hive实战
        Falcon+Oozie实战
        数据湖 数据湖定义
        数据湖里面数据存储格式
        数据湖实现的步骤
        HDFS、Hive等实现数据湖
        数据湖分区(LCRD)
        LCRD详解
        某大型银行基于Hadoop的数据湖实战解析
        测试数据环境的搭建 测试数据的准备
        测试数据的脱敏机制
        数据脱敏的方法
        数据关联的脱敏机制
        测试环境搭建的要求
        测试环境性能的评估原则
        数据仓库的敏捷开发 敏捷开发的含义
        敏捷数据仓库的定义
        为什么需要敏捷数据仓库
        敏捷数据仓库和传统数据仓库的区别
        敏捷数据仓库实现的模型
        在Hadoop上面实现敏捷数据仓库的思路
        案例分析 Hadoop之上数据仓库案例解析
        数据湖案例解析和演示

        会议嘉宾

        （最终出席嘉宾以会议现场为准）

        参会指南

        标签： 大数据 大数据平台 数据治理

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