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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

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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