星球宗旨：数据系统化、体系化、实战、落地、大厂真实案例、拒绝纯ppt，八股文 1. 系统化、体系化学习数据生态体系的全貌，理清各类术语，拒绝知识盲点 2. 丰富的数据建设方法论总结 3. flink spark，实时数仓及离线数仓项目实战，开箱即可操作测试 4. 各个行业的数据解决方案，落地时的各种中间实施沉淀的文档模版，如总线矩阵模版、质量跟踪模版、字典词根、实时规划方案等，开箱即用 5. 最新的技术发展动向，数据湖，湖仓一体，flink cep可以解决那些问题等 6. 与大数据各行精英交流切磋 7. 具体知识点包含但不限于如下 a.数据治理：方法论、实施方案及工具化建设。（资产治理、规范治理、计算治理、数仓健康度评分实施细则等） b.数据质量: 数据全生命周期遇到的数据质量问题，解决方案及工具画建设 c.数据建模： Onemodel实施方法论，大厂都是如何实施落地的。数据域主题域如何划分，如何构建总线矩阵，维度管理、事实管理、业务过程管理、概念模型、逻辑模型、物理模型灯如何管理和维护。 数据模型平台化如何来搞？ d.指标体系建设： 如何应对业务的口径一致的痛点问题？ 原子指标、派生指标、修饰词等这些概念如何在企业中定义？如何落地？ 平台化如何来建设？如何保证业务同学都按照这个平台标准建设实施 e.数据地图 f.数据管理 管理那些方面？为什么要进行管理？和数据治理有什么区别 g.埋点管理 g.数据血缘、数据标准、主数据管理、数据安全等等各类模块的方案细节 h.flink调优实战，spark调优实战等 I.数据湖架构，流式架构，大数据架构 等等等 j.行业峰会文档，模块基础实施白皮书等等