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推荐回答下阶段将针对尚未解决的问题进一步深入解决：
• 大淘系模型架构 我们会针对当前存在的架构问题进行升级，从架构原则、设计规范、开发规范、 运维规范、治理规范、共建机制等方面进行方法论的升级，以更好的适应当前阶段的数据研发现状，切实的从架构层面为降本、提效提供有效保障。
• 智能建模 继续与 DataWorks 团队共建，进一步提高通用层、应用层开发效率，从产品层 面提供保障。
• 数据地图 ü 官方专辑快速接入：当前官方专辑构建需要专人进行配置和维护，后续可以 考虑降低接入成本，下放到各个团队进行自主接入和维护，提升数据专辑的丰富度和易用性。 ü 进一步打通数据开发和使用环节：将智能建模的数据与数据地图进一步打通，实现核心模型的快速筛选和透出。ü 多角度提升表查询和使用的能力：从表说明、表答疑、数据知识提取等方面实现对找表、用表、表答疑的简易度提升，结合文本算法、机器人等技术和产品能力，实现数据知识的智能生成。
• 开发助手 开发助手在表推荐和表管控方面可以进一步升级。
• 大淘系通用层评估体系升级 针对当前的模型分加入模型血缘相关的信息，做厚大淘系通用层，为业务提供更好的通用层数据支撑。
• 表自动化下线实现模型、表、服务的自动化下线&专家经验下线，提高数据下线效率，降低人工介入成本。
以上内容摘自《大数据&AI实战派 第1期》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7722 可下载完整版
2022-08-30 13:08:07赞同 展开评论 打赏
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