大数据开发治理平台 DataWorks

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DataWorks Copilot:让你的数据质量覆盖率一键飞升!
在数据加工链路中,如何确保高质量的数据产出是一个一直需要重点解决的问题。阿里云DataWorks的数据质量规则模板可以帮助用户建设数据质量,在离线表上定义相关的规则。为优化手动配置规则的工作量,DataWorks的智能助手 DataWorks Copilot 推出了数据质量规则推荐功能,您可以使用这一功能,一键提升数据质量覆盖度。
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。
DataWorks熟能生巧系列直播第三期:DataWorks调度参数配置
本系列文章为DataWorks钉钉大群内熟能生巧系列直播的文字版,基本涵盖了直播中讲解到的大部分内容,大家可以学习或者Mark一下,有需要的时候再来回顾。本系列直播内容由DataWorks技术支持团队出品,运营团队整理,大部分是DataWorks用户实际使用中遇到的频率较高的问题,希望对大家有一定帮助。
DataWorks数据治理介绍及实践 | 《一站式大数据开发治理DataWorks使用宝典》
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。
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