人工精选产品·数据产品·AI产品·私教课产品数据产品经理-数据仓库
这门课解决什么问题 很多产品经理在做业务系统时,常遇到数据口径对不上、底层表结构混乱、跨部门取数难等扯皮问题。这门关于数据仓库的体系课,针对的就是这类场景:它不教你怎么画原型或写需求文档,而是帮产品经理补齐数据底层的架构认知。课程内容围绕企业级数仓的建设与治理展开,覆盖了从数据集成、分层开发规范,到
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这门课解决什么问题
很多产品经理在做业务系统时,常遇到数据口径对不上、底层表结构混乱、跨部门取数难等扯皮问题。这门关于数据仓库的体系课,针对的就是这类场景:它不教你怎么画原型或写需求文档,而是帮产品经理补齐数据底层的架构认知。课程内容围绕企业级数仓的建设与治理展开,覆盖了从数据集成、分层开发规范,到数据质量检核、主数据落地的完整链路。学懂这些,你就能在业务方提需求时,判断数据该存在哪一层、走什么链路、需要建哪些质检规则,而不是把所有取数压力都丢给开发去兜底。
适合什么基础与建议学习顺序
资料适合有一定产品工作经验、能看懂基础 SQL 或表结构逻辑的读者。如果你完全没接触过数据库概念,建议先补一点关系型数据库的基础知识再来看。拿到资料后,不要从头按编号硬啃,建议先看数据治理与数据质检这两块,理解企业数据为什么会脏、怎么通过流程和规则卡住质量,这能直接解决日常工作中数据频繁出错的痛点。接着去看数仓分层与公共开发规范,搞懂 ODS、DWD、DWS 等层级的划分逻辑。最后再看 ETL 与 ELT 架构以及主数据落地方案,这部分偏系统架构,理解了前因后果再看会更顺畅。
学完能独立做什么及资料配合方法
学完后,你应该能独立主导一个业务域的数据资产梳理:能画出该业务的数仓分层架构图,定义各层表的命名与开发规范,针对核心指标设计具体的质量检核规则,并能针对跨系统数据不一致问题给出主数据治理的落地方案。配合资料练习时,建议采用映射法:不要只看视频或文档,找一份你公司现有的业务需求,尝试按课程的分层逻辑把涉及的表重新归类,写出每一层的表名和字段定义。对于 ETL 组件和质检规则部分,重点对照资料里的案例,把检核规则和转换逻辑抄写到你自己的需求模板里,形成一套可以直接复用的规范文档。这样学下来,你得到的不是零散的理论,而是一套能直接落地的数据产品设计底座。
166--【数据产品经理-数据仓库】7-3企业主数据落地方案 · 167--【数据产品经理-数据仓库】7-2ETL数据转换组件 · 168--【数据产品经理-数
课程目录
* 166--【数据产品经理-数据仓库】7-3企业主数据落地方案
* 167--【数据产品经理-数据仓库】7-2ETL数据转换组件
* 168--【数据产品经理-数据仓库】7-1ETL与ELT数据集成架构
* 169--【数据产品经理-数据仓库】6-4数据质检产品案例
* 170--【数据产品经理-数据仓库】6-3数据质量具体检核规则
* 171--【数据产品经理-数据仓库】6-2数据质检流程
* 172--【数据产品经理-数据仓库】6-1数据治理方法
* 173--【数据产品经理-数据仓库】5-4数仓命名规范
* 174--【数据产品经理-数据仓库】5-3数仓各层开发规范
* 175--【数据产品经理-数据仓库】5-2数仓公共开发规范
* 176--【数据产品经理-数据仓库】5-1数据模型架构原则
* 177--【数据产品经理-数据仓库】4-4手把手带你写FlnkSQL实现实时计算
* 178--【数据产品经理-数据仓库】4-3实时数仓技术组件Kafka与Flnk特性
* 179--【数据产品经理-数据仓库】4-2实时数仓演进及其加工逻辑
* 180--【数据产品经理-数据仓库】4-1实时计算场景
* 181--【数据产品经理-数据仓库】3-4产品演示数据开发
* 182--【数据产品经理-数据仓库】3-3滴滴案例-数仓分层设计
* 183--【数据产品经理-数据仓库】3-2数据总线规划设计
* 184--【数据产品经理-数据仓库】3-1离线数仓业务场景介绍
* 185--【数据产品经理-数据仓库】2-3维度建模详解
* 186--【数据产品经理-数据仓库】2-2数仓建模方法
* 187--【数据产品经理-数据仓库】2-1数据仓库分层设计
* 188--【数据产品经理-数据仓库】1-3数据仓库术语解析
* 189--【数据产品经理-数据仓库】1-2数据仓库架构
* 190--【数据产品经理-数据仓库】1-1数据仓库概念
* 191--【数据产品经理-数据仓库】大数据时代的数据仓库





