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当我们在谈论数据治理时，经常会跟数据管理这一概念一起讨论。DataWorks设计数据治理产品功能时，参考的主要也是数据管理领域内的三大理论依据：第一个是数据管理协会知识体系，也就是大家熟知的DAMA、DMBOK2；第二个是DCMM数据管理能力成熟度评估；第三个是信通院的数据资产管理实践白皮书。>>点击了解详情
DataWorks运维中心是对任务进行测试和监控的模块，用户在DataStudio中进行代码开发和调试，将调试的任务经过提交发布操作后，就可以让任务按照调度配置来定时运行。也就是这个时候，任务就从开发环境进入到了生产环境。 对于生产环境中任务的测试、运维、监控等都是在运维中心完成的。运维中心包括三部分：运维大屏、任务运维和智能监控；根据任务运维的触发方式不同，又可以分为：实时任务运维、周期任务运维和手动任务运维。>>点击了解详情
什么是数据分析？如下图所示，该图描述了数据、信息与情报的关系。我们从外界环境中采集数据，环境可能是软件环境，比如业务系统中的日志数据，也可能是硬件环境，比如采集传感器数据。采集来的原始数据的价值密度通常是比较低的，通过加工、处理、萃取后会得到更有价值的信息，对这个信息进一步的分析与生产，就得到了情报。 总的来说，数据分析是以挖掘有价值的信息并用结论支撑决策为目的，对数据进行探查、清洗、转换和建模的过程。数据分析能够使决策更科学，并帮助企业实现更有效的运营。>>点击了解详情
数据质量问题虽然从数据工程师的角度来看是个简单问题，但是从业务的角度来看是个很严重的问题。所以数据质量是数据开发和治理全生命周期中，非常重要的一个环节。在DataWorks产品版图里，数据质量也是非常重要的模块之一。>>点击了解详情
阿里云DataWorks结合各引擎为企业提供一站式开箱即用的安全能力，这些能力可以覆盖《数据安全能力成熟度模型 GB/T37988—2019》（DSMM）中所述的几个重要的数据安全过程：传输、存储、处理、交换、通用等。>>点击了解详情
DataWorks作为一站式大数据开发治理平台，构建了从数据集成、数据开发、数据服务到应用开发的全链路解决方案。在整个大数据链路中，数据服务将数仓、数据库和数据应用进行串联，形成了一座数据与应用之间的桥梁。数据服务通过将数据封装成数据API的方式，可以为个人、团队及企业提供全面的数据开放及共享能力。借助这个平台，用户能够统一管理面向内外部的API服务。数据服务提供了向下对接数据源、向上支撑业务应用的有效连接。>>点击了解详情
迁移助手是DataWorks上开发成果快速复制的利器，通过迁移助手可以将DataWorks上的开发成果在不同的环境快速复制。迁移助手是DataWorks的一个全新模块，它的核心能力主要分为两部分，一是任务上云，二是DataWorks迁移。>>点击了解详情
