时间：2021年11月5日
地点：上海龙之梦大酒店
指导单位：上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
主办单位：dbaplus社群
联合主办：新炬网络
从数据仓库到数据中台，架构如何持续演进？
大数据技术来到集成开发和管理的发展阶段，如何将各种技术栈组合在一起，提高数据应用交付的效率？
将数据从资源变为资产，企业过于追求大而全的数据标准，同时又缺乏整体规划，难以落地？
通过AI深挖数据红利的时代已来，机器学习的应用你是否还落于人后？
DataOps即将成为大数据新战线？
你将收获：
对于一般的互联网企业来说，有些什么样的数据监管要求需要格外关注；
数据治理中需要重点关注哪些核心目标，是如何影响数据治理落地的；
在业务发展与数据治理中的平衡，如何“和谐”实现。
议题要点及收获：
易于修改和监控，允许多版本共存，平台处理能力水平可扩的机器学习模型部署实战；
机器学习模型上线测试，模型预测时的精准调优；
机器学习模型部署如何与Docker相结合。
议题要点及收获：
如何实现管理集中、物理分散，从容面对数据挑战；
将成为全球最新架构发展趋势的逻辑数据架构是什么；
如何利用数据虚拟化技术构建现代数据架构。
议题要点及收获：
应该拆中台吗，数据中台能支持业务创新吗；
数据仓库架构如何向数据中台转型；
如何低代码开发数据服务；
不同于通常的“变速齿轮”理论，光大银行如何更强调中台对前台的主动支撑，避免为复用而牺牲前台的灵活性。
议题要点及收获：
EB级数据如何进行资产化沉淀和治理；
如何支撑业务高速发展、精细化运营、规模化创新的不同阶段；
数据中台下的数仓架构如何持续演进；
数仓核心能力及场景实践分享。
议题要点及收获：
基于ElasticSearch应用到出行领域的创新想法和落地过程；
特殊业务场景下对ElasticSearch进行的性能调优；
基于ElasticSearch和Flink的能力快速构建搜索平台并推动多业务线落地。
议题要点及收获：
扩展解决数据管理治理问题的思路；
预测自身今后的数据管治短板，提前布局未来；
如何实现自主治理，提高平台用户的治理意识、降低治理成本。
议题要点及收获：
大型商业银行如何建设金融大数据；
金融数字化转型每一步应该怎么走；
数据中台的建设历程及在各业务领域的最佳实践。
议题要点及收获：
了解DataOps发展过程，制定适配自身公司的阶段性战略；
在不同场景阶段下数据质量、数据治理、数据安全的优先级及落地的关键要素；
如何结合数据产品、规范条例、意识培养最终形成一个好的DataOps体系生长环境；
通过落地DataOps实现提质降本、高质量交付，赋能新业务孵化和老业务增值。
主会场限时免费，名额有限
扫码可了解完整议题及报名
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1、导入Mongo Monitor监控工具表结构（mongo_monitor…
上面提到： 在问题描述的架构图中我们可以看到，Click…
PMM不香吗？
如今看都很棒