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导读:第六届 DAMS 中国数据智能管理峰会蓄势待发!
来源 | DBAplus社群
前言
5 年前,大数据浪潮的来袭唤起了国内企业对数据作为核心资产的新认知,为了推动国内数据管理加速发展,DAMS 中国数据智能管理峰会携手产学研各界权威力量开启了对企业数字化转型的探索与助力。
5 年后,我们看到许多企业已在数据管理机制的逐步完善下,利用数据支撑决策、驱动业务发展。但同时,云与人工智能时代的渐行渐近,给企业带来了新一轮挑战和机遇——如何满足不同云模式下数据的保护和管理?如何利用人工智能协助数据的分析和决策?带着这些新时代主题,第六届 DAMS 中国数据智能管理峰会已蓄势待发。
时间:2020 年 10 月 30 日
地点:上海中庚聚龙酒店
指导单位:上海市经济和信息化委员会
学术指导单位:北京大数据研究院
主办单位:上海市云计算产业促进中心、dbaplus 社群
峰会主题专场设置
峰会亮点先睹为快
产学界领军者的行业前瞻
随着云计算的成熟,越来越多技术得以在云端融合落地,同时也衍生出人工智能、云原生、5G 等新技术。对于多数技术人和企业来说,这些新兴技术只停留在概念的认知上,离应用还遥不可及。为此,DAMS 峰会特别邀请到产学研重量级嘉宾,带着这些新兴技术的最新研究与实践成果,与大家近距离交流。
汪广盛:《谈数据治理和数字化转型》
国际数据管理协会(DAMA)中国分会主席、《DAMA 数据管理知识体系》等书译者、美国区块链技术应用研究院院长
1991 年赴美留学后曾先后供职于美国银行、通用电气、毕马威、美国在线、Google、美国财政部、GEICO 等,主要从事大数据、人工智能和区块链等相关的咨询、研发、实施和培训
2017 年回国后,先后参与多个国家部委关于数据标准、数据治理指导意见、数据隐私保护等相关条文的讨论和编写。组织编著、翻译和出版了《大数据理论和工程实践》《穿越数据管理的迷宫-数据管理执行指南》《DAMA 数据管理知识体系 2》《区块链改变游戏规则》等,并为多个部委、省级机关、企业提供数据管理和数字化转型培训
张贺:《DevOps 知识体系与标准化的构建(拟)》
南京大学软件学院教授/博士生导师
哲学博士(Ph.D),南京大学软件工程教授、博士生导师,入选登峰人才计划(A-层次),澳大利亚联邦科学院(CSIRO)主任科学家,国际软件工程研究联盟(ISERN)成员、南京大学代表,中国计算机学会高级会员、软件工程服务计算专委会委员
师从世界级软件工程专家、经验软件工程奠基人(澳)Ross Jeffery 教授和(英)Barbara Kitchenham 教授,在欧洲和澳洲从事软件工程研究与实践十余年
张小虎:《5G+金融的风险与机遇》
中国电信甜橙金融技术创新中心总经理
目前负责甜橙金融技术创新相关工作
具有丰富的架构设计实施经验,在云原生、新媒介、5G+金融、边缘计算等领域有较深涉猎
程永新:《企业数字化转型落地指南:从数据资产管理到数据中台(拟)》
新炬网络董事/副总经理
新炬网络联合创始人,【DAMS 中国数据智能管理峰会】联合发起人,长期钻研国内外数据资产管理理论与实践,数据资产管理五星模型与服务框架提出者,【dbaplus 社群】联合发起人,大数据领域资深专家
多项国家发明专利持有人,15 年电信行业信息化管理经验,中山大学工商管理硕士,香港科大 EMBA
张小斌:《智能制造的数字化基础的设计与演进》
长城汽车集团云计算总监
从事 IT 行业 20 年。中科院计算所硕士,曾在朗讯贝尔实验室、美国硅谷、HP、赛门铁克、Websense 担任架构师、主任工程师、研发经理等职务,负责企业级解决方案、存储与安全产品研发;曾在 IBM 负责云架构解决方案,苏宁电商云平台研发中心总监,西普阳光教育 CTO 及副总经理
曾出版包括《黑客分析与防范技术》《OpenStack 企业云平台架构与实践》等多本书籍,拥有数个美国专利
银行金融科技的成功转型
在金融科技助推银行转型的这一路上,我们看到了银行核心数据库从“去 O”、开源选型,到分布式改造,甚至是自研的演变,也看到了传统的运维走上敏捷、沉重的架构改造成前、中、后台的成功案例。而这些金融科技的落地实践,都可以在 DAMS 峰会一次性看全。
周家晶:《从自研演进看分布式数据库》
中国银联云计算中心云组件总监
目前负责银联自研分布式关系型数据库以及定制 Redis 的研发管理,并参与其他开源产品的定制等
长期从事分布式产品的研发,近 5 年来,主导了银联三代分布式数据库产品的演进
徐春阳:《开源数据库 MySQL 在民生银行的应用实践》
民生银行项目经理
曾供职国内一线互联网公司多年,后进入民生银行总行信息科技部运维部门数据库团队,从 0 开始建设开源数据库 MySQL 相关工作
为民生银行分布式核心系统彻底实现国家倡导的安全自主可控的战略要求,提供坚实有力的保障,促进开源数据库在民生银行的广泛应用
徐大蔚:《平安银行“传统+互联网”混合 CMDB 及运营中台实践》
平安银行运营开发负责人
现就职于平安银行,先后担任运维架构、运营开发经理职位,专注于建立平安运维体系,构建平台化运维,助力银行互联网转型
具有 10 年运维经验,全栈经历,擅长运维架构设计及应用排障。曾供职于巨人网络、一号店、大型数字广告公司
方俊山:《DevOps 转型的探索与实践》
工商银行软件开发中心 DevOps 建设负责人
长期致力于项目管理、工具研发、敏捷转型及 DevOps 实践相关领域
牵头总结出适合某股份制银行的 DevOps 实施方法论,并付诸实践,取得良好效果
李红涛:《中信银行的 DevOps 实践》
中信银行 DevOps 实施牵头人
长期致力于项目管理、工具研发、敏捷转型及 DevOps 实践相关领域
牵头总结出适合中信银行的 DevOps 实施方法论,并付诸实践,取得良好效果
大厂数据治理与运维管理
数据治理和运维管理,注定是 DT 时代企业发展绕不开的话题,尤其对传统企业来说更是突破瓶颈的关键。DAMS 峰会携手在数据治理、数据资产管理、数据库上云、监控告警、容器云运维等领域走在前列的先进企业,希望能给大家提供更多启发。
余利华:《面向数据中台的数据治理如何建设与落地(拟)》
网易大数据总经理
网易数据库和大数据总监,网易视频云 CEO,网易服务端技术委员会主任委员
现负责网易的视频云业务,以及存储、数据库、搜索、大数据等后端基础平台,平台支撑了网易大部分互联网业务
周寻:《爱奇艺数据中台的架构和建设实践(拟)》
爱奇艺技术总监
2013 年加入爱奇艺,目前负责爱奇艺推荐技术产品和用户理解数据平台的工作
在大数据分析,平台产品建设,机器学习算法方面有 10 年从业经验
汤泳:《苏宁大规模智能告警收敛与告警根因的实践》
苏宁科技集团云计算总监
苏宁科技集团云计算研发中心监控云研发中心与运维自动化研发中心总监
15 年工作经验,致力于海量数据分析、基于深度学习的时间序列分析与预测、自然语言处理、图模型、图神经网络领域的研究与探索
叶晓龙:《深陷困局的运维人如何打造 IT 运维的反脆弱能力》
浙江移动资深运维经理
浙江移动在职 8 年,专注应用运维数字化转型,目前主管浙江移动技术运营部,负责整个浙江移动业务支撑域(CRM BOSS)的运营维护工作
是目前最资深的运维产品经理,中国移动高级 IT 运维专家,主力推动IT运维的蜕变演进,是浙江移动 AIOpsDev 的开拓者和践行者
刘天斯:《腾讯游戏大数据资产管理实战:元数据管理与数据治理(拟)》
腾讯游戏大数据管理负责人
从事互联网技术运营工作近 15 年,曾参与国家《数据资产管理实践白皮书(4.0 版)》标准的编写
热衷开源技术,包括大数据资产管理及云计算、Kubernetes、AIOps、Docker、DevOps 等领域,擅长大数据治理及大规模集群的运维工作,尤其在自动化运维方面具有丰富经验
任长延:《字节跳动数据治理实践》
今日头条数据 BP/数据治理负责人
先后担任滴滴和字节跳动核心业务数据体系建设负责人,对移动互联网快节奏下的数据解决方案具有丰富经验,曾主导滴滴和字节跳动数据治理相关工作
资深数据专家,一直致力于数据治理方法论的研究与推广
张亮:《万亿级消息队列 Kafka 在滴滴的实践》
滴滴出行 OLAP & 搜索平台负责人
滴滴大数据架构部高级技术专家,2014 年加入滴滴,主持构建过任务调度系统、监控系统、日志服务、实时计算、同步中心等平台设计与研发工作
目前负责 LogAgent、Kafka 、ElasticSearch、OLAP 的引擎建设工作,具有丰富的高并发、高吞吐场景的架构设计与研发经验
朱澜:《基于数据湖构建云上的数据分析架构》
AWS 资深架构师
AWS 中国解决方案架构师,熟悉 AWS 云上大数据分析和人工智能的架构和解决方案以及在不同行业的应用
曾就职于 Motorola 和 IBM,多年来一直致力于在企业软件、云计算和数字化领域的方案推广和咨询,主要包括汽车、航空、金融等行业
徐阳:《如何构建数据库容器化 PaaS》
爱可生资深方案架构师
10 年工作经验,从事过主机存储、灾备咨询、云计算以及数据库等多个领域的工作,逐渐从大型商业软件转向开源
拥有 100+ 中大型项目经验,当前主要专注在微服务架构、开源数据库(MySQL / MongoDB / Redis / Neo4j)、“去 O”方案以及 PaaS 平台等技术方向
姚捷(喽哥):《阿里巴巴大规模容器云基础设施环境架构、管理与运维》
阿里巴巴高级技术专家
阿里巴巴云原生应用平台高级技术专家,多年致力于中间件与容器平台产品、研发与运维工作
现负责阿里巴巴集团容器云基础设施环境架构、研发与运维工作,推动基础设施架构演进与云原生化升级,并负责双 11 资源交付与稳定性保障工作
峰会议程
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END
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