大数据开发治理DataWorks

本教程基于大数据AI公共数据集（淘宝、飞猪、阿里音乐、Github、TPC等），通过DataWorks与MaxCompute快速完成大数据分析。

降本提效，3月10日上海数据治理Workshop报名中

阿里巴巴一直将数据作为自己的核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续的优酷、高德、菜鸟等板块，DataWorks、MaxCompute、Hologres等产品用一套技术体系来支持不同业务的发展与创新，为企业带来整体的“数据繁荣”。 数据繁荣为我们带来了红利，同时也带动了各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从数据生产规范性治理、数据生产稳定性治理、数据生产质量治理、数据应用提效治理、数据安全管控治理、数据成本治理、数据治理组织架构及文化建设等7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践

DataWorks端到端的全链路数据开发治理平台新能力，回归工具为人服务的本质，全方位地提升我们一线数据开发人员/业务人员的工作效率。

如何选择数据离线集成方式，哪些表适合全量集成，哪些表适合增量集成

成本和单价是产品的维度还是事实表中的事实？来看看我对这个问题的思考与分享吧。

DataWorks售前咨询

本文将介绍分贝通在大数据领域的一些建设经验。分贝通在ToB领域是一个年轻的公司，成立六年多，大数据体系刚刚建立一年多，整个团队不到二十人，整体的大数据建设处于初级和摸索的阶段。本次将总结在大数据业务上的实践和思考，希望给大家带来启发。

近日，在中国信通院组织的第十四批“可信大数据”产品能力评测中，阿里云计算有限公司顺利完成了首个数据平台整体解决方案评测，达到最高等级先进级（3级）。该评测依据 《集成化大数据平台能力分级要求》进行，共涉及10个能力域，44个能力项和577项技术要求。全方位覆盖大数据平台的数据存储、数据集成、数据管理与治理、数据开发、数据处理及分析、数据服务、高可用、平台管理、系统运维、数据安全等能力。

DataWorks数据治理中心通过治理健康分量化评估，有效推动治理问题解决。治理健康分由存储、计算、开发、质量和安全五个维度构成，可自动发现和预防各类数据治理问题。在成本治理方面，数据治理中心提供任务资源消耗明细、资源消耗整体趋势、单任务费用预估等丰富功能，可帮助您对各类资源使用费用进行有效的优化控制。

阿里大淘系数据体系经过多年发展，通过丰富的数据和产品支撑了复杂的业务场景，在数据领域取得了非常大的领先优势。随着数据规模越来越大，开发人员越来越多，虽有阿里大数据体系规范进行统一管理，但是由于没有在产品侧进行有效的模型设计和管控，在模型规范性、应用层效率、通用层复用性等方面的问题逐渐凸显。计存成本提升、效率降低、规范减弱、数据使用难度变大、运维负担增加等。为了解决这些问题，我们进行了大淘系模型治理专项，在数据服务业务的同时，追求极致的降本提效目标。

【商业化通知】DataWorks智能数据建模开启商业化收费

近日，中国信通院正式公布了第十三批大数据产品能力评测结果，阿里云DataWorks成为首批通过了“数据开发平台”和"数据分类分级工具"两项基础能力专项评测的产品。

公测期间功能免费使用，创建模型将全部保留！

亿滋中国基于阿里云DataWorks与MaxCompute搭建新零售数据中台系统，通过强大的技术平台和数据分析能力，亿滋中国可以提早预知市场动向，制定市场，销售和供应链战略， 更高效地触及消费者锁定消费人群，优化成本模型提升投资回报率，提高销售预测的准确性，实现供应链的柔性生产。

10月19日，在2021年云栖大会上，阿里云重磅发布DataWorks全链路数据治理产品体系，基于数据仓库，数据湖、湖仓一体等多种大数据架构，DataWorks帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。

DataWorks功能实践系列，帮助您解析业务实现过程中的痛点，提高业务功能使用效率！通过往期的介绍，您已经了解到在DataWorks上进行任务运行的最关键的几个知识点，其中上期参数透传中为您介绍了可以将上游节点参数透传到下游节点的特殊节点——赋值节点，结合赋值节点和其他节点，可实现循环或遍历读取处理数据的任务。本期为您介绍如何在DataWorks上实现循环与遍历任务。

全新上线DataWorks用户体验季刊！ 过去几个月我们通过问卷了解到大家对DataWorks体验的满意情况，收集了一些问题。因此，DataWorks产品研发团队针对用户体验问题做了产品优化，并以页面形式向您集中展现！您的声音我们始终关心！（季刊页面拉倒底部有反馈入口，欢迎大家踊跃和我们沟通！）

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本篇为熟能生巧系列19期的离线增量同步讲解部分，鉴于用户咨询需求，单独成一篇，方便大家阅览

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数据集成的任务日志主要分为两个部分，第一部分主要打印任务的整体状态，第二部分打印线程明细、各子线程执行过程以及执行结果。这两部分日志是分开的，但有一个共同的调度信息模块，记录运行机器、地域信息、项目名、节点信息、参数值等。此外，数据集成资源组有3种标识，我们通过标识能轻松识别数据集成跑在哪个资源组上。

本文介绍了数据集成的整库迁移，批量上云和分库分表的操作，并进行了实操演示，对各种规则进行了解释，提出了需要注意的问题和解决方案。

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本月DataWorks产品月刊为您带来 产品活动： 1.首月特惠！DataWorks专业版首月仅需199元，省4801元；独享数据集成/调度资源组首月5折 2.「数据地图」开放用户体验问卷啦，快来参与吧 产品功能更新： DataWorks数据治理模块新增审批中心，可自定义审批流程 独享数据服务资源组上线杭州region DataWorks迁移助手8.1日正式商业化 DataWorks支持DLF元数据采集 DataWorks支持任务下发EMR gateway节点

本文主要介绍了DataWorks相关资源组的概念，包括分类、区别和使用场景等，并实操演示了如何打通数据集成独享资源组与VPC数据源网络

DataWorks功能实践系列，解析业务实现过程中的痛点，提高业务功能使用效率！ 功能推荐：解决业务痛点！

零基础入门大数据开发治理，上手DataWorks 10大模块

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

随着阿里集团登月计划的启动和数据中台的发展，DataWorks也进行了多次迭代。2015年DataWorks以D+的形态进入公共云及专有云市场，开始服务政企用户。2016年数加平台发布，数加品牌把DataWorks和MaxCompute这个强有力的组合推向市场。2017、2018和2020年，DataWorks完成了国际化及从2.0到3.0版本的升级。 现在，DataWorks已经成为了一个能够支持多个引擎、多实例以及跨地域调度的强大的大数据生产调度工具了。

在当下的商业环境中，正确的数据治理策略对于数据增值是非常重要的。据统计，企业的数据一直都在以每年50%的速度增长，因此企业数据治理与整合的难度就不断加大了。 DataWorks一直以来都致力于成为用户更方便、更快捷地进行数据开发与数据治理的好帮手。此次发布的数据建模，是对已有数据治理领域能力的补齐，为用户带来了在数据开发前，实施事前治理的能力。

数据集成是大数据平台上下云的核心枢纽，它的主要功能是把不同业务系统中的数据进行打通，实现数据自由离线或实时地流动，可以通过丰富的网络解决方案完成数据上下云。

企业大数据技术发展至今，历经了两次蜕变。第一次蜕变从最初的“小作坊”解决大数据问题，到后来企业用各类大数据技术搭建起属于自己的“大平台”，通过平台化的能力完成数据生产力的升级。第二次蜕变让大数据从“大平台”向“敏捷制造”的开发范式演进。基于DataWorks的一站式大数据开发治理的平台，就是这个蜕变最好的佐证。

从2016年诞生起，“中台”概念就一路火热至今，对互联网与金融行业数字化转型产生了极为深远的影响。 作为“中台”概念的提出者和先行者，阿里巴巴用12年的实践探索了中台能力建设和数据应用。在不断升级和重构的过程中，阿里巴巴的中台建设经历了从分散的数据分析到数据中台化能力整合，再到全局数据智能化的时代。