攻克数据中台建设中的技术难点
可落地的数据中台建设方法论
13 套图谱，掌握核心知识
一线互联网大厂实践案例
数据中台全链路支撑技术体系
2018 年末，数据中台突然“出圈”，一跃成为新晋网红，一时间，关于是否建设数据中台的争论声开始多了起来，有的人说“迷信数据中台是病，得治”，有人说“数据中台就是一个陷阱”。
当然，支持的声音也有很多，比如说它解决了指标口径不一致的问题，节省了资源，提高了数据开发效率……众说纷纭中，很多人蠢蠢欲动，想要亲自去试一试，验证这个数据中台是金钥匙？还是陷阱？
不过别着急，在你跃跃欲试之前，我想先问你这样三个问题：
- 什么样的企业适合建设数据中台？
- 数据中台到底要解决什么问题？
- 数据中台建设有什么可参考的方法论或者路径吗？
这看似简单的三个问题，你能否回答上来？如果你回答不上来，我想这个专栏会帮你找到答案。
除此之外，“案例 + 避坑 + 经验”往往是你愿意看到的，但却是很多文章在分享数据中台建设时缺少的，比如它们会提及赋能业务，却很少提及具体如Java异常处理何赋能？赋能得怎么样？业务得到了哪些csv改变？缺少微观层面的实践经验。
所以，与其侃侃而谈，不如一线案例来得直接、实在。这也是这个专栏最大的不同。
〖课程截图〗:
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1、资源来源于网络公开发表文件，所有资料仅供学习交流,版权归原作者所有。
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