利用DataWorks构建高效数据管道
【8月更文第25天】本文将详细介绍如何使用阿里云 DataWorks 的数据集成服务来高效地收集、清洗、转换和加载数据。我们将通过实际的代码示例和最佳实践来展示如何快速构建 ETL 流程，并确保数据管道的稳定性和可靠性。
DataWorks X DeepSeek : 用AI实现数据开发治理！
阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。
SQL血缘分析实战！数据人必会的3大救命场景
1. 开源工具：Apache Atlas（元数据管理）、Spline（血缘追踪）
2. 企业级方案：阿里DataWorks血缘分析、腾讯云CDW血缘引擎
3. 自研技巧：在ETL脚本中植入版本水印，用注释记录业务逻辑变更
📌 重点总结：
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。