DataWorks数据建模（DDM）公测啦！
DataWorks数据建模（DDM）发布公测啦！
为帮助广大企业用户合理规划与建立云上数据仓库、落地并夯实企业数据治理项目，达到落实数据标准、提升数据可用性目的，阿里云DataWorks联合建模工具DDM（Datablau Data Modeler）为您提供一体化的数据建模解决方案，将数据模型设计管控、引标落标等能力融入DataWorks规范化开发流程，助力用户实现数据资产价值化输出，在数据全生命周期上夯实数据基础，为企业的数据价值化提供有力支撑。
当前公共云DataWorks用户可免费试用DataWorks数据建模（DDM）至**2021年2月17日**，如需试用其他Region请提交工单或联系本企业对应阿里云客户经理进行申请。
试用过程中如存在任何问题请扫码加入钉钉群咨询：
Tips：该钉钉群为公共云用户公开交流群，群内交流请注意对本企业信息进行脱敏！
如何快速开始？
场景一：新建云上数据仓库
（1）背景
某企业需基于阿里云MaxCompute构建数据仓库，在搜集完各业务部门的数据分析需求后，开始着手设计数仓模型以满足业务方后续分析需求。
（2）步骤
Step 1：下载DataWorks数据建模工具。
Step 2：下载数据标准模板。
Step 3：定义企业数据标准并设计数据模型，并将设计好的模型下发至MaxCompute引擎内（如您使用的是子账号，需主账号为您授权，参考用户授权与管理）。
本步骤视频请观看：
相关建模方法论可参考：_数仓构建流程或维度建模等常见理论。
场景二：重新规划已有数据仓库
（1）背景
某企业基于MaxCompute构建了数据仓库，几个月以来随着业务发展而快速扩张，由于前期缺少规划导致字段同名不义、同义不同命、字段类型与长度不同、数据口径不一致等质量问题，直接影响了CEO基于数据进行业务决策，因此需要一套专业化工具对已有数仓模型进行梳理、优化。
（2）步骤
Step 1：下载DataWorks数据建模工具。
Step 2：下载数据标准模板。
Step 3：参考[场景一]中的视频教程步骤定制企业数据标准并导入至DDM中。
Step 4：通过DDM客户端逆向提取已有MaxCompute数据模型，并根据业务需求修改模型，最后将修改完成的模型下发回MaxCompute引擎中（如您使用的是子账号，需主账号为您授权，参考用户授权与管理）。
本步骤视频请观看：
相关建模方法论可参考：_数仓构建流程或维度建模等常见理论。
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温馨提醒
如您需要全面了解DataWorks数据建模（DDM）请点击：产品介绍视频、产品帮助文档。
当前可通过DataWorks标准开发流程下发至引擎中的数模型类型为MaxCompute，后续我们将支持更多类型的引擎模型下发，敬请关注。
