【课程收益】

Ø 数据平台与数字中台，企业数字能力的沉淀与共享，是平台的平台

Ø 数据平台的发展路径、“平台 服务”模式为企业数据应用带来价值

Ø 企业数据发展方向：智能化与智能商业，平台的商业逻辑，从平台到中台的构建

Ø 数据平台的价值、数据平台解决的问题，Data  API是数据平台核心

Ø 数据平台建立模式，数据管控平台，数据湖，数据湖组件与应用场景

Ø 数据平台的应用体系，如何从0到1搭建推荐平台，推荐平台系列技术逻辑

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】数据平台管理、数据产品经理、数据平台技术应用、数据运营等人员

【课程时间】6小时

【课程大纲】

一、 数据平台与数字中台

1、 企业数字能力的沉淀与共享，是平台的平台

2、 数字中台与技术平台

3、 企业对数据、系统敏捷化的诉求成了刚需

4、作为数据支撑业务的纽带，需要微服务能力

5、数据平台的发展路径

6、“平台 服务”模式为企业数据应用带来价值

案例：

二、 数据平台与数据湖

1、企业数据发展方向：智能化与智能商业

2、平台的商业逻辑

Ø 平台的商业数字化场景

Ø 平台的商业架构

Ø 平台的用户角色管理

3、从平台到中台的构建

4、数据平台价值

Ø 数据平台

Ø 数据平台的价值

Ø 数据平台解决的问题

Ø Data  API是数据平台核心

5、数据平台，让数据流通无阻

6、数据平台建立模式

Ø 大平台

Ø 深平台，数据河

Ø 数据平台对企业经营的核心价值

7、数据管控平台

Ø 数据湖

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据质量管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据标准管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 元数据管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 智能大数据处理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据洞察

Ø 数据湖平台整体输出

案例：

三、 数据平台应用，如何从0到1搭建推荐平台

1、什么是推荐系统

2、隐性数据与显性数据

3、推荐系统架构

4、推荐系统功能架构

Ø 召回

Ø 过滤

Ø 排序

5、推荐系统技术架构

Ø 数据源在哪里？

Ø 实时层、离线层的计算任务

Ø 推荐结果整合

6、推荐系统的实施流程

Ø 面向业务需求

Ø 特定任务模型

7、经典推荐算法

Ø 用户协同过滤算法

Ø 物品协同过滤算法

8、推荐系统的测评指标

Ø 曝光次数

Ø 召回率

Ø 覆盖率

9、从0到1打造一个离线推荐系统

Ø 离线推荐系统的设计思路

Ø 离线推荐系统的算法选型

Ø 离线推荐系统的测试