从数据仓库搭建到BI报表落地,帆软《企业数据化建设知识地图》全览

07-16 1395阅读

先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!

由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新

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正文

**1.****支持决策制定:**数据化建设可以为企业提供全面、准确的数据支持,帮助管理层基于事实进行决策制定。通过数据分析,企业可以更好地理解市场趋势、客户需求和竞争对手动态,从而制定更具针对性和有效性的战略和计划。

**2.****提升运营效率:**数据化建设可以优化企业内部业务流程和运营管理,提升工作效率和生产效益。通过数据化技术,企业可以实现自动化、智能化的运营管理,降低人力成本,减少错误和重复劳动,提高生产力和资源利用效率。

**3.****深化客户理解:**数据化建设可以帮助企业更深入地了解客户,把握客户需求和偏好,提升客户满意度和忠诚度。通过数据分析,企业可以构建客户画像,进行精准营销和个性化服务,提高客户参与度和转化率,增强市场竞争力。

**4.****增强创新能力:**数据化建设可以促进企业创新和产品优化,推动业务模式的升级和转型。通过数据分析,企业可以发现新的商业机会和产品需求,及时调整产品策略和服务方向,保持市场敏捷性和竞争优势。

**5.****加强风险管理:**数据化建设可以帮助企业及时发现和应对风险,提高业务的稳健性和可持续性。通过数据分析,企业可以监测市场变化和业务波动,预测潜在风险和挑战,采取相应的措施和应对策略,降低经营风险和损失。

**6.****促进跨部门协作:**数据化建设可以打破部门间的信息壁垒,促进跨部门的信息共享和协作。通过建立统一的数据平台和标准化的数据流程,企业可以实现部门间的信息互通和资源共享,加强团队协作和项目合作,提高组织效能和创新能力。

人人都知数据建设的重要性,家家都将「数字化转型」奉为箴言,可实践推进的过程中,很少有人能说自己完全掌握了数据领域的知识体系,也很少有人能向BOSS拿出一套完整的数据建设解决方案。

一头雾水、埋头检索、查漏补缺,还不一定能在搜索引擎上找到全面的答案,或许才是企业数字化进程前期的常态。也正是对数据知识的欠缺,企业数据孤岛、数据烟囱、数据质量与安全等问题也层出不穷。

于是,围绕大家的困惑,帆软邀请了10位标杆企业CIO层级的人物,历时3个月,打磨迭代12次,最终总结出了这份《企业数据化建设知识地图》。这份宝藏图谱,一共分为7大模块,63个体系框架,500个细分知识点,涵盖数据化管理和应用的全流程、全角色。

接下来,我们就将围绕这张地图,为您详细拆解数据建设的各个模块。大家可以根据这份地图的指引,完善自身对数据的认知。

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二、企业数据化建设知识地图拆解

1. 数据统计与分析知识体系

一个完整的数据分析流程通常包括以下几个方面:

  • **问题界定:**首先,明确需要解决的问题或目标,例如,提高销售额、降低成本、改善客户满意度等。
  • 问题拆解:将大问题拆分成更小的可管理的子问题,确保每个子问题都可以用数据进行量化和分析。
  • 指标确定:确定评估问题解决方案的关键指标,例如,销售额、成本比率、客户满意度得分等。
  • 数据收集:收集与问题相关的数据,数据可以来自内部系统、外部数据库、调查问卷、社交媒体等渠道。
  • 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、标准化数据格式等,确保数据的质量和一致性。
  • 数据分析:使用统计分析、数据挖掘建模、机器学习等技术对清洗后的数据进行分析,探索数据之间的关系和规律,寻找潜在的模式和趋势。
  • **挖掘预测:**基于数据分析的结果,进行预测和模拟,预测未来的趋势和结果,为决策提供参考依据。
  • 数据报告:将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来,制作数据报告或可视化仪表板,清晰地展示问题的分析过程和结论,为决策者提供决策支持。

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    这个流程中所涉及的专业知识,包含以下几个模块:

    1)数据库取数操作:

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    2)分析与统计学基础知识:

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    3)常见业务分析数据模型应用:

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    4)多种可视化图表运用:

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    5)数据分析及可视化工具学习

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    6)数据报告制作及汇报逻辑

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    2. 企业级数据仓库及数据平台搭建

    随着企业规模的扩大和业务的增长,企业需要处理的数据量也在不断增加。简单的Excel表格往往无法满足大规模数据的处理和分析需求,从表格到数据仓库,再到后续建设大数据平台,是企业对于数据处理和利用需求不断提升的反映,也是适应企业业务发展和数据规模增长的必然选择。

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    1)数据仓库

    数据仓库通用功能架构

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    传统数据仓库开发流程

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    数仓建模与维度建模

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    元数据管理

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    2)大数据平台

    大数据平台功能架构

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    大数据平台技术架构

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    网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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