DataWorks产品评测与最佳实践分享

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
简介: DataWorks产品评测与最佳实践分享

一、DataWorks产品最佳实践测评

1. 用户画像分析实践

根据DataWorks提供的最佳实践文档,我完成了一次用户画像分析。通过MaxCompute进行数据处理,结合PAI进行机器学习模型训练,最终在Quick BI上展示分析结果。整个流程非常顺畅,从数据接入、清洗、建模到可视化,每个环节都有详细的指导和模板,大大降低了开发难度。
文档地址 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/getting-started/user-profile-analysis-simplified?spm=a2c4g.11186623.help-menu-72772.d_1_1_1.794b3e73x72oa6

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2. DataWorks在公司中的作用

在我所在的金融行业,DataWorks发挥了巨大的作用。它不仅帮助我们构建了高效的数据仓库系统,还通过智能ETL和数据分析功能,提升了数据处理效率。此外,DataWorks的主动式数据资产治理服务确保了数据质量和安全性,使得我们能够更好地利用数据驱动业务决策。

二、DataWorks产品体验评测

1. 体验过程中的问题与优化建议

在使用DataWorks时,我发现产品开通和购买流程相对简单,但在初次使用时,界面上的一些专业术语对于新手来说可能不太友好。建议增加一个新手引导模式或提供更多的教程视频。
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2. 产品功能满足预期

任务开发便捷性方面,DataWorks提供了丰富的节点类型和拖拽式的工作流程设计,使得复杂任务也能轻松搭建。任务运行速度令人满意,特别是在使用EMR和Flink进行实时计算时,性能表现优异。产品使用门槛适中,对于有一定技术背景的用户来说上手较快。
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3. 改进建议

针对数据处理场景,我希望DataWorks能增加更多的自定义函数支持,以便处理更复杂的业务逻辑。同时,希望能进一步优化调度系统的灵活性,比如支持更细粒度的任务依赖管理。
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三、数据开发平台/工具对比测评

1. 与其他工具的比较

我之前使用过Apache Airflow作为工作流调度工具。相比之下,DataWorks在集成度和易用性方面更胜一筹。特别是在与阿里云其他服务的深度整合上,如直接调用OSS存储数据,大大简化了开发工作量。然而,Airflow在开源社区的支持下拥有更多的插件和扩展功能,这是DataWorks可以借鉴的地方。

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2. DataWorks的优势与待改进之处

DataWorks的优势在于其一站式的服务和强大的企业级特性,如安全合规和权限管理。但在开放性和定制化方面,仍有提升空间。例如,可以允许用户更容易地编写自定义Java代码或Python脚本来扩展现有功能。

四、Data Studio(新版)公测体验

1. Notebook环境体验

Data Studio的Notebook环境给我留下了深刻的印象。它提供了一个交互式的数据处理和分析界面,非常适合快速原型设计和探索性数据分析。智能助手Copilot也是一个非常有用的功能,它可以根据上下文自动推荐合适的代码片段,提高了编码效率。
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2. 使用体验反馈

总体来说,Data Studio(新版)的体验非常流畅。不过,在某些复杂查询的情况下,响应时间略有延迟。希望未来版本能在性能优化上下功夫,同时增加更多高级分析功能,如内置的统计测试和预测模型库。

相关实践学习
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本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 产品官网 https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 大数据&AI体验馆 https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/ 帮助文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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