课程简介

话题概述:
携程酒店大数据体系经过多年的发展，已经积累了大量的基础数据和数据指标，也建成了很多有价值的数据应用。为支持业务快速发展，携程酒店大数据前期在不同的业务单元建成了多个小的数仓体系，团队整合后出现了多套体系并存的现状，需要进行多数据体系融合的治理。与全新搭建数仓体系不同，携程酒店大数据，需要在数据治理的同时，完成多套数仓体系的融合，同时业务支撑不能受影响，需要在业务支撑和架构治理中找到合适的解决方案。

演讲题纲:
1、携程酒店数仓的历史发展进程和现状问题。
2、酒店数据治理的目标和面临的困境。
3、技术和管理结合，自动化辅助人工，高效治理。
4、数据治理过程中，常见的问题及解决方案。

话题亮点：
1、针对有复杂的历史背景的数仓架构，有针对性的设计合适的数据治理方案
2、技术和管理结合，自动化辅助人工，高效的解决数据治理的问题。

目标收益

1、理解多数据体系融合背景下的数据治理方案
2、如何在应对复杂业务需求的同时，通过优化治理方案，提高数据治理效率

培训对象

数仓开发，数据工具开发，数据架构师，数据治理人员

课程内容

案例方向

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数据资产管理与数据治理/数据应用/面向 AI 的下一代数据平台

话题概述

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携程酒店大数据体系经过多年的发展，已经积累了大量的基础数据和数据指标，也建成了很多有价值的数据应用，但是由于互联网企业的通病，业务快速发展，数仓建设时以快速满足用户需求为目标，缺乏整体规划，存在烟囱式建设、重复造轮子的现象。维护成本高，解释成本高，每天都在各种核对数据口径，是数仓开发、分析师等数据相关同学面临的困境。数据模型使用一代、开发一代、待淘汰一代，长期三世同堂，甚至有的时候四世同堂，一边治理下线，一边还有新的技术债继续积累。如何能在业务支撑和架构治理中找到合适的解决方案？

收益

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1、了解数据治理工作的重点和难点
2、应对数据治理工作难点的解决方案
3、数据治理工作避坑指南

演讲题纲

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1、经过多年野蛮生长，携程酒店数仓面临的问题。
2、酒店数据治理面临的困境。
3、解决数据治理问题的基本思路。
4、多措并举，高效治理
5、数据治理过程中，常见的问题的解决方案。

话题亮点

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1、通过技术和管理结合的方案，高效的解决数据治理的问题。
2、如何做到，一边开飞机一边换引擎