梳理 Kubernetes 所遇到的挑战，设计 Serverless Kubernetes的原因、挑战和发展路径。

 一种面向流程的自动化方法，由分析和数据团队使用，旨在提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期。DataOps 的这一定义会随着时间的推移而变化，但其关键目标非常明确：提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期。

 数据质量管理是所有数据类项目重点关注的领域，从20多年前的数据仓库到如今的数据治理、数据中台，企业都试图通过对改善数据质量来提升数据的价值。

 了解下图数据库和知识图谱相关知识

 数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

 随着各行各业信息化不断演变发展，数据已成为基础设施，成为业务发展重要原动力，内部业务与互联网深度融合，利用新媒体，让数据产生更大价值，是近近几年发展的主要趋势。如何提升数据资产价值同时让数据使用更安全，已成为各个行业探讨的方向。

 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些。

 数据脱敏（Data Masking），顾名思义，是屏蔽敏感数据，对某些敏感信息（比如，身份证号、手机号、卡号、客户姓名、客户地址、邮箱地址、薪资等等 ）通过脱敏规则进行数据的变形，实现隐私数据的可靠保护。

 数据架构比较简单，主要就是数据模型、数据库设计，满足系统业务使用即可。

 图计算（Graph Processing）是将数据按照图的方式建模可以获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。

 做用户，绕不开画像！画像不仅可以提升对用户的认知，还可以通过落地赋能业务。