“不管国内或全球“新冠”疫情有多严重、还得持续多久，我只想先保住我的工作，如果降薪，我也能在短时间找到待遇更好的下一个东家”。
——《大数据就业特训营》23期学员李斌
2014年做大数据培训至今，已有5年之多，可以说大数据技术的发展变化速度之快，用“突飞猛进”来说毫不夸张。就单从计算引擎领域的发展来说，2014年之前，想必都还在使用MapReduce来做离线计算，速度虽然慢，但能处理TB级别的数据规模，还是相当兴奋的。2014-2018，Spark以其基于内存计算，速度更快等优势强势入场，大部分大数据人员又一窝蜂的转向Spark及其生态体系的开发。2017至今，随着实时应用场景的需求扩大，Flink以其真正的实时计算终于在沉默中爆发，人们又开始转向Flink及其生态体系的开发。那么，数据人下一步可能转向的领域在哪里？是什么呢？大批往期学员是这样说的 “我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技术开发，我想深入到数仓体系构建、数据资产管理等核心领域”。我也在想，随着Hadoop、Spark、Flink开发人员越来越多，企业对数据资产管理的重视程度越来越高、企业数据化转型的要求越来越迫切，围绕数据资产管理的大数据开发将注定会成为一个新的方向，这个方向也将会发展更持久、能力要求更高、薪资待遇更好、发展前景更优。
借此机会，结合企业真实应用场景为大家梳理出“5大体系11步流程，掌握打造数据中台数据资产管理平台方法论”。
打造数据资产管理平台，做到“家底清、底数明”
随着大数据时代的到来，人们已经认识到数据是一种无形的宝贵资产。对于数据的拥有者和管理者来说，通过对数据的合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。但如果他们不能对数据进行有效管理，数据就用不起来，或者即使使用起来也用不好，这种情况下，推积如山的无序数据给企业带来的是高昂的成本，数据就成为一项棘手的“负债”。从这个角度来说，是否具备数据资产管理能力已经成为衡量一家企业能否成功的重要因素。
五大体系十一步流程，逐步打造数据资产池
第1步：业务数据盘点，理清数据台账
第2步：数据接入，灵活的多源异构数据接入与存储
第3步：数据勘探，精准定位数据质量问题
第4步：数据预处理，清洗脏数据
第5步：数据标准体系
第6步：数据标准化
（1）数据标准体系落地
（2）数据标准化效果对比
第7步：数据仓库建设，标准规范、数据集中、面向业务
第8步：数据加工处理，逐步贴近业务需求
第9步：元数据管理，数据信息的导航图
第10步：数据资源目录，让平台数据不再是黑盒子
第11步：数据开放共享，实现数据能力共享
全域数据安全屏障，真正实现管的了控得住
