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
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。
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。
干货信息汇总：
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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。
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：
2）分析与统计学基础知识：
3）常见业务分析数据模型应用：
4）多种可视化图表运用：
5）数据分析及可视化工具学习
6）数据报告制作及汇报逻辑
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。
1）数据仓库
数据仓库通用功能架构
传统数据仓库开发流程
数仓建模与维度建模
元数据管理
2）大数据平台
大数据平台功能架构
大数据平台技术架构
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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