如何通过指标平台做“轻”数仓？

在数据工程中，存在的“不可能三角”，即效率、质量和成本三者之间往往存在权衡和取舍。传统的 ETL 过程在数据集成和预处理中扮演着重要角色，但它可能不是最有效率、最经济或最适合所有情况的方法。因此，为了平衡这三个方面，NoETL等方法被提了出来。本次分享，我们将邀请来自大应科技 Aloudata 的两位合伙人一起探讨如何通过 NoETL 破解『效率、质量、成本』的不可能三角！

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议题详情

杜雪芳  Aloudata 合伙人兼首席业务架构师

个人介绍：12 年数据业务从业经验，3 年管理咨询经验。历任阿里集团淘宝商业分析负责人、阿里音乐商业智能中心负责人、蚂蚁集团用户增长分析与洞察产品负责人。在数据体系搭建、数据分析、用户标签建设、用户洞察、用户增长等方面，拥有丰富的数据驱动业务实践经验。

演讲题目：第三代指标平台如何彻底摆脱ETL宽表开发 

演讲提纲：

1. ETL 的原罪与 NoETL 的全新思路

2. 第三代指标平台如何实现集市层 NoETL？

3. 第三代指标平台的能力与价值

4. 做“轻”数仓， 第三代指标平台案例实践

听众收益：

1. 企业管理层和业务人员：如何借助自动化指标平台实现更加灵活、高效、准确的数据洞察

2. CDO：指标“管、研、用”一体，真正兼顾敏捷分析、数据有序、成本可控、语义资产沉淀与复用

3. 数据工程师：做“轻”数仓，数据集市层 NoETL，不再疲于应对大量的报表开发

余俊   Aloudata 合伙人 & 技术副总裁

拥有 18 年互联网技术和大数据平台相关架构经验。作为主架构师及核心研发主导并完成了 Alibaba B2B 首个海量分布式 KV 存储系统，作为网站架构师负责 Aliexpress 全球买全球卖交易系统的第一代架构设计。曾任蚂蚁集团大数据研发平台技术负责人。从零开始主导完成蚂蚁第一和第二代数据研发平台产品体系的建设，涵盖数据集成、研发、运维、质量基线及资产平台等完整数据研发平台产品体系，支撑蚂蚁数以千计的 ETL 研发工程师，搭建了蚂蚁面向金融行业的逻辑化智能数据研发平台，有丰富的海量数据及智能化数仓的落地实践经验。

演讲题目：逻辑数仓的 NoETL 之道

演讲提纲

1. 什么是逻辑数仓？

2. 逻辑数仓和传统数仓的差别

3. 逻辑数仓的核心技术挑战

    3.1 查询下推

    3.2 智能构建

    3.3 查询加速

4. 逻辑数仓的收益

5. 逻辑数仓典型适用场景

听众收益：

1. 了解逻辑数仓的基本技术原理。

2. 了解逻辑数仓的核心 ROI 收益。

3. 了解逻辑数仓的适用场景。

4. 了解逻辑数仓和传统数仓差异。

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