数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据运转效率低。数仓模型本⾝的研发与迭代成本⽐较⾼，⽣产速度赶不上需求速度，这就导致我们的创新想法落地、业务策略迭代等都会被按下暂停键；
端到端的数据变更困难。业务的快速迭代导致了基础数据 schema 频繁变更，⽽每次数据 schema 变更都需要变更数据仓库中的存量数据并且更新升级全链路，⼤⼤拖慢了业务的迭代效 率
未提供较完善ACID语义⽀持。由于转储作业中断、INSERT OVERWRITE、Partition修改、 Schema修改等相关变动，很难隔离对下游任务的影响；
近实时分析CDC数据困难。基于Hive构建的数仓对Update和Delete操作⽀持并不友好，往往需要 额外的操作实现binlog数据的正确处理和分析；
机器学习流程更倾向于使⽤未加⼯的原始数据，通过特征提取和模型开发，⽤于模型在线推理；
难以提供近实时报表。业务要实现⼩时级或分钟级的近实时报表。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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