阿里大数据能力集大成者Dataphin开启公共云公测 普惠更多企业构建数据中台

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。

导语:日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。

阿里大数据能力集大成者Dataphin开启公共云公测

智能数据构建与管理Dataphin是企业在建设数据中台中必不可少的核心组成部分,是阿里巴巴大数据能力的集大成产品。Dataphin主要面向各行各业大数据建设、管理及应用求,一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力。

历经半年筹备期,今年4月Dataphin正式登陆阿里云公共云。在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,助力了多家行业大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。

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Dataphin:源自阿里巴巴多年大数据实战沉淀

Dataphin是多年来阿里巴巴大数据建设的实战沉淀,重点解决了阿里巴巴集团内部数据建设过程中遇到的多种问题,比如:
(1)数据不统一:标准规范难、命名不统一、定义不统一、计算逻辑不统一,对业务响应慢;
(2)数据未打通:孤岛现象严重、缺乏融通,价值挖掘不够;

(3)维护困难:源系统或业务变更与数据不同步,数据质量难保障;

(4)时效性差:重复建设导致任务链冗长、任务繁多,计算资源紧张,数据批量计算晚、实时性不够且范围窄、即时查询返回结果慢等。

针对上述问题,阿里数据作为阿里巴巴内部大数据团队进行了探索、实践,将经验沉淀为方法论、工具,并从实际场景出发、不断迭代,逐渐形成了一套阿里巴巴大数据能力的框架,进而推动阿里巴巴数据中台的建设。其中阿里巴巴大数据能力的框架,则落地成为了今天的Dataphin。

Dataphin核心价值:保证业务数据标准化、规范化生产

Dataphin的核心价值在于数据规范定义,完全消除数据的二义性,保证业务数据标准化、规范化生产,具体而言:

(1)提高数据研发效率,标准化构建数据仓库,系统自动生产代码和调度任务;

(2)发现并提升数据价值,可视化、全链路地追踪和分析数据资产;

(3)所见即所得地用数据,自动聚合的主题数据可极大简化查询和分析代码。

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Dataphin:助力企业智能数据构建与管理

作为PaaS层工具产品,Dataphin可以进行可视化数据建模、代码自动化生成、数据资产图谱自动化生成——通过可视化配置方式建设数据模型,提交后系统自动化生成代码,同时有一个直观的可视化资产图谱揭示数据关系、便于确定数据使用方式。
作为阿里大数据能力的集大成者——Dataphin也继承了阿里数据领先的技术优势:

(1)代码自动化生产的能力,新颖且具有通用性。

阿里数据团队历时8年实战打磨的OneData数据智能黑盒技术,通过智能计算与存储算法,轻松实现一站式数仓建设,产品端简单操作录入数据模型信息后,一键提交,即可获取稳定的、计算存储最优的数据生产代码与任务。

(2)降低企业数仓建设的复杂度。

Dataphin可以有效帮助降低数仓建设复杂度。通过Dataphin建模研发设计与开发都能一体化完成,极大提高原有完全人工编写文档+代码的效率(可视化勾选填写后,代码和数据自动化生产),也降低企业数仓建设复杂度。同时数仓模型的知识得到沉淀,可保证后续的迭代更加系统化、自动化、可持续发展。

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海底捞:基于Dataphin构建数据中台,实现业务数字化重构

去年,行业领先的连锁餐饮企业海底捞借助阿里研发的数据中台和业务中台重构CRM系统,成功实现了业务数字化重构。与多数公司一样,海底捞具有线上线下多个客户触达渠道。伴随着自身业务扩张快,客户的门店数量及会员数量快速增长,传统的数据加工处理和管理能力已经无法匹配海底捞的业务发展。

在基于Dataphin快速构建企业数据中台的数据,并通过Quick BI进一步实现对会员数据的分析和挖掘,海底捞最终实现业务上千人千面的个性化推荐。而这一体系化的业务数字化重构,只用了不到3个月的时间。

在构建海底捞自身的数据中台过程中,Dataphin助力海底捞实现了:
(1)多源异构的数据上云:多种渠道、多种类型的业务数据库中的数据,同步至云上,源数据得到最大化集中与丰富;

(2)数据规范定义和数仓研发:通过可视化、标准化配置会员等主题逻辑模型,自动化生成物理模型和代码脚本,保证数据规范性,同时提高数据研发效率;

(3)标签体系的快速构建:结合Quick BI,完成标签设计、生产、分析、展现,偏好类标签自助构建和消费;

(4)数据资产管理和元数据查询:基于标准化构建沉淀的高质量数据资产,如会员主题数据,可视化地分析和管理数据资产,快速便捷地查询元数据详情及使用数据。

对企业来说,Dataphin是企业数据中台构建的核心组成部分。它可以满足希望用数据智能驱动业务的需求,既包括IT侧有数据湖,数据仓库,消费者数据平台(CDP)等系统建设,更包括通过系统化搭建数据中台体系全方位助力业务。

目前,Dataphin已经应用于零售、传媒、地产、金融等行业。现在,Dataphin已上线阿里云官网,支持公共云客户订购使用。未来,Dataphin将持续不断将阿里中台体系的最佳实践转化为产品能力,快速迭代升级,坚持致力于协助各行各业的企业完成数字化转型,开启数据智能的新时代。

了解更多产品详情,请点击 [ https://www.aliyun.com/product/dataphin ]

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