# 大数据开发治理平台 DataWorks #
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提升数据分析效率：DataWorks在企业级数据治理中的应用
【8月更文第25天】本文将探讨阿里巴巴云的DataWorks平台如何通过建立统一的数据标准、规范以及实现数据质量监控和元数据管理来提高企业的数据分析效率。我们将通过具体的案例研究和技术实践来展示DataWorks如何简化数据处理流程，减少成本，并加速业务决策。
2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台DataWorks建设实践
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
【云栖实录】DataWorks：新一代智能湖仓一体数据开发与治理平台
在9月21日的云栖大会上，DataWorks发布了新一代智能湖仓一体数据开发与治理平台。DataWorks历经Kubernetes改造与云原生调度系统的优化，实现了资源组全面Serverless化，降低了使用成本，最高可节省40%。新推出的DataWorks Data Studio，支持多种计算引擎，提供更开放的云原生WebIDE，提升开发效率。DataWorks Copilot智能助手也得到升级，支持多种SQL方言和Python代码生成，平均提升数据开发效率35%。此外，DataWorks还推出了全方位的数据资产治理体系，涵盖业务和技术视角，助力企业实现数据智能化管理和转型。
DataWorks重磅推出Serverless资源组，实现低成本灵活付费和动态平滑扩缩容
DataWorks资源组2.0上线，提供低成本、动态扩缩容的数据计算资源服务。
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