数据自助服务实践指南：数据开放与洞察提效

本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。

这是一本全面介绍数据自助服务的书籍，主要关注数据发现、数据准备、数据构建和数据实施四个阶段。书中详细阐述了每个阶段的需求与挑战，并提供了相应的解决方案和实现模式。 首先，在数据发现阶段，书中介绍了元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务和点击流跟踪服务等关键内容。这些服务旨在帮助数据用户理解元数据，简化数据集和工件的发现过程，并提高搜索效率。 其次，在数据准备阶段，书中详细介绍了数据湖管理服务、数据整理服务和数据权限治理服务等关键内容。这些服务旨在帮助数据用户提升数据质量，处理大数据的4V，并最小化合规耗时。 第三，在数据构建阶段，书中阐述了数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务和A/B测试服务等关键内容。这些服务旨在帮助数据用户优化查询，加速应用程序，并制定数据驱动的决策。 最后，在数据实施阶段，书中介绍了查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务和成本管理服务等关键内容。这些服务旨在帮助数据用户优化执行速度，节约资源，并确保性能隔离。