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专注于为企业提供数智化转型服务。
本次发布的V3.8版本中,Dataphin提升了客制化的能力,针对不同的客户的业务场景、组织架构和管理职责进行了适配性的升级,并持续提升了规范建模的能力以及研发的易用性。在下一个版本中,我们将针对数据治理的相关能力进行升级,简化操作链路,持续提升用户体验。
随着企业数据资产的不断累积,各数据资产拥有者迫切需要实现“数据可用不可见”,在严格保障数据隐私安全的前提下,最大化地把数据价值释放到业务中去。 在近年来对隐私保护计算技术的探索过程中,阿里巴巴内部也在积极促进业务数据安全流通,并沉淀下了丰富的实践案例。12月16日,《阿里巴巴隐私计算应用纷享会》(内部分享)在阿里巴巴总部西溪园区成功举办,超1000位集团员工在线收看了本次活动直播。
本次发布的V3.7版本中,Dataphin重点围绕资产建设平台的易用性及可交付性、资产治理平台的完备性以及基础平台的稳定性和开放性进行优化与升级。通过国产化支持适配、数据研发体验优化、数据治理能力提升和标签平台,帮助企业加速构建企业级数据中台,轻松拥有好数据!
近年来,越来越多的企业在考虑或正在启动数据治理的项目。作为在该领域从业多年的人士,也常会被咨询:数据治理不是很多年前就有的概念么?为什么忽然很多企业都在提及?是不是新瓶装旧酒?和数据中台之间是什么关系?本文中,小编将通过三个核心问题,帮助大家清晰上述疑问,更重要的是,这三个问题,也是一家企业启动数据治理项目前必须要想清楚的三个问题。
在隐私计算联盟近期召开的第二次全体会议上,宣布了阿里巴巴(中国)有限公司当选了2022年度联盟副理事长单位,这份荣誉背后,正是基于瓴羊DataTrust(隐私计算)团队,在隐私计算领域的技术实力以及丰富的实践案例沉淀。
在满足多平台多引擎适配的基础上,DataphinV3.5新版本强化了规范建模,以及全域全链路资产管理能力,显著提升数据治理水平,在计算引擎利旧降本基础上满足企业多元化数智应用需求,为企业上云用数赋智夯实数字化能力底座。
此次开展的CDP建设项目以「瓴羊」+「电通」这样的组合模式,给予国际美妆品牌客户一个更贴合业务价值视角的实践方案,即通过结合电通对业务场景的理解,以及瓴羊营销云产品Quick Audience的数据能力,让CDP项目实现价值最大化。
经过充分的调研后,现代斗山IT团队和业务团队,与瓴羊数据中台项目组一起完成了涵盖客户、商机、设备等多层面的问题梳理及痛点分析,并借助于瓴羊Dataphin+Quick BI+Quick Audience的产品矩阵,最终形成了满足于现代斗山数据中台建设的“一横四纵”整体解决方案。
近日,BI领域最具权威性的第三方评测报告出炉,国内BI圈又拾一好消息:继2021年再度入围Gartner ABI魔力象限,2022年阿里云Quick BI蝉联入榜。
近日,国际权威分析机构Gartner发布2022年商业智能和分析平台魔力象限报告(《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》以下简称ABI领域魔力象限),阿里云Quick BI成为该领域唯一一家连续三年入榜的中国企业!
本文总结了企业级数据中台项目的实践经验,希望能够为正在规划或者已在实施数据中台类项目的企业和个人提供经验。
本期将接着为大家讲解,国内唯一一个获得工信部三项隐私计算测评的产品DataTrust,在隐私计算领域从产品需求到工程架构的实践之路。
作为企业的管理者和经营者,要关注的数据指标太多了。如何在第一时间掌握指标的异常波动、发现经营风险?如何保证相关人员定期接收经营数据,不再遗漏?或许你需要 Quick BI 的帮助。
数智化并不仅仅是大型企业才需要去思考的课题,而是摆在所有企业面前的一个可选项。借助Quick BI搭建的数据分析体系,21克实现了销售、财务、供应链等多部门业务的数据化支撑,从一份份本地化的Excel文件,到清晰美观的数据看板,数据所能带来的价值改变正在21克中逐渐显现。
Dataphin,用中台方法论打造企业级好数据。Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出,一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力,以助力企业显著提升数据治理水平,构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力,以适应各行业企业的平台技术架构和特定诉求。
2021年转眼即过,在这一年时间里,Quick BI完成了6个大版本发布,39个小版本迭代,通过功能侧的重磅升级,来满足不同企业在不同场景下的数据消费需求。一起来看看Quick BI都有哪些新功能和大家见面吧!
在规划中,Quick BI制定了产品竞争力建设的三大方向,包括Quick(快)能力、移动端能力和集成能力。针对其中的产品“报表查看打开慢”“报表开发数据同步慢”等性问题开展专项战役——Quick战役,以实现展现快、计算快,为使用者提供顺滑体验为目标。
企业想要拥有领先的数据分析能力,自研往往需要投入巨大的人力和财力。 Quick BI作为唯一一个连续两年入选Gartner魔力象限的中国BI产品,具备强大的全链路开放集成能力,可以轻松的与企业原有系统匹配融合,帮助企业快速构建起强大好用的数据分析平台!
将数据更好的融入日常工作中,一个重要的前提条件就是多端多渠道的数据触达和办公协同能力。 Quick BI凭借移动端交互体验,帮助用户随时随地便捷查看报表,并通过在线协同方式,追踪策略的执行落地。让数据在企业中流动起来,真正将数据贯穿在业务决策的过程中。
就BI服务而言,二维火的模式是集成了专业BI厂商的产品能力,凭借自身对于餐饮这一垂直领域的深度理解,实现BI产品、二维火、餐饮企业间系统的完善衔接。一句话来说,就是既要自己用得好,也要客户用得好。
报表加载慢、分析卡顿导致思路被打断...常常会给数据分析师造成很大困扰。 不如试试Quick引擎,十亿数据只需0.3秒就可以完成数据分析!
Quick BI作为唯一一个连续两年入选Gartner魔力象限的中国BI产品,具备强大的全链路开放集成能力,可以轻松的与企业原有系统匹配融合
评测指出,Dataphin在 “数据源管理、元数据管理、数据标准管理、数据治理管理、主数据管理、数据模型管理、数据共享服务管理、数据资产报告、数据安全管理、兼容性、安全性、其他测试”等方面,均满足能力评测要求。
2021年10月,Dataphin发布V2.9.5.3版本,重点在数据集成、语法拓展、批量运维、告警渠道等模块进行了优化升级:
近一年以来,越来越多的企业在考虑或正在启动数据治理的项目。作为在该领域从业多年的人士,也常会被咨询:数据治理不是很多年前就有的概念么?为什么忽然很多企业都在提及?是不是新瓶装旧酒?和数据中台之间是什么关系?本文中,小编将通过三个核心问题,帮助大家清晰上述疑问,更重要的是,这三个问题,也是一家企业启动数据治理项目前必须要想清楚的三个问题。
大摘要数据环境下,居高不下数据存储和计算成本,是每一个企业数字化转型过程中绕不开的难题。阿里巴巴也遇到过类似的问题,但凭借着一套沉淀下的方法论和产品,每年为阿里巴巴节省下数亿元的存储和计算成本。本篇,我们就来聊聊阿里巴巴的资源治理方法论和产品Dataphin在这一领域的能力。
会员智能运营不仅仅可以赋能一两个场景,品牌的会员运营也不仅仅是单个的活动节点,更是整个消费者生命周期的管理、消费路径的体验管理。
“今年双11,我们不再比拼数字和销量,我们比拼背后的数字化能力。”源氏木语副总裁王志卿表示,一家企业的数字化程度越高,越能够经受得住双11这类大促的考验。
曼伦经过思考与探索,通过品牌自有中台系统的搭建,给出了数字化转型的三大目标:更懂品牌的用户;提升营销效能;通过赋能员工提高工作效率。
利用Quick BI进行敏感数据精细化管理,做到相关数据只有相关人员有权限查看和编辑。
随着企业数字化进程的逐步推进,在日常经营过程当中会沉淀下越来越多的数据信息。 每当想做数据分析的时候,就会发现想要的指标分散在不同的数据源、数据集、数据表当中。 Quick BI的数据关联功能,可以帮助数据分析师快速将指标进行汇聚,形成一张强大好用的大宽表。 一起来看看Quick BI是如何做到的吧!
随着企业数字化进程逐步加速,企业所产生和积累的数据资源日益增多。 每当员工的用数权限发生变动,管理员都需要进行复杂繁琐的重复性配置流程,不仅耗时耗力还容易出错。 如何能便捷地对员工用数权限进行高效管理?试试Quick BI的角色权限管理功能吧!
随着数字化进程的深入,数据应用的价值被越来越多的企业所重视。基于数据进行决策分析是应用价值体现的重要场景,不同行业和体量的公司广泛依赖BI产品制作报表、仪表板和数据门户,以此进行决策分析。
《数据安全法》的发布,对企业的数据安全使用和管理提出了更高的要求。Dataphin提供基于数据分级分类和数据脱敏的敏感数据识别和保护能力,助力企业建立合规的数据安全体系,保障企业数据安全。本篇,我们就来聊聊Dataphin的数据安全能力。
在2021年10月22日云栖大会的《阿里巴巴数据中台实践》论坛现场,6位资深阿里巴巴专家首次公开分享了其在阿里内部进行数据中台价值交付的成功经验,可供企业在进行数据中台构建及应用的进程中借鉴应用。
阿里云数据中台重磅推出隐私增强计算产品DataTrust,通过数据可用不可见技术,可实现产业间高效协同,帮助行业、机构实现数据价值的共享与协作。
在《Dataphin核心功能: 规划功能》一文中, 讲到过Dataphin的OneModel方法论将数据建设分为四层, 分别为主题域模型(建模), 概念模型, 逻辑模型和分析模型。本文将继续展开逻辑模型和分析模型的讲解。
在企业的发展过程中,如果不重视敏感数据的保护,和数据安全体系的建设,那么一旦发生了敏感数据泄漏事件,轻则企业口碑受损,业务受影响;重则会直接触法律,受到主管部门的处罚和制裁。本文将以一个最常见的场景:消费者隐私数据保护,展示如何利用Dataphin的安全能力,保障企业的数据安全。
随着企业业务快速增长,单纯的表或交叉表展现的数据模式相对固定,已不能满足企业中不同角色用户、不同业务场景数据可视化分析展现的诉求。在满足业务人员可视化需求层面,Quick BI不仅提供了丰富的图表组件,也提供了中国式报表制作功能-电子表格。
随着企业业务快速增长,单纯的表或交叉表展现的数据模式相对固定,已不能满足企业中不同角色用户、不同业务场景数据可视化分析展现的诉求。在满足业务人员可视化需求层面,Quick BI不仅提供了丰富的图表组件,也提供了中国式报表制作功能-电子表格。
大数据时代企业除了在基础建设中更为重视数据以外,对执行力和速度的响应要求也越发严格。BI软件也不再仅仅是一个工具,更是一套契合数智化时代的决策管理方案,通过对数据的整合,融入业务逻辑,供给执行层行动指南,供给管理层决策参考,及时把控整体业务,发现业务问题,调整经营决策,从而不断改善整体业务,推动业务增长。
8月26日,拥有施华蔻等品牌的汉高化妆品/美容用品业务部与阿里云联合宣布,双方合力打造的数据中台正式上线。该平台将帮助汉高化妆品/美容用品业务部更全面及时地掌握业务、了解市场,提供更贴合中国消费者需求的个护和美妆产品。
大数据时代企业除了在基础建设中更为重视数据以外,对执行力和速度的响应要求也越发严格。BI软件也不再仅仅是一个工具,更是一套契合数智化时代的决策管理方案,通过对数据的整合,融入业务逻辑,供给执行层行动指南,供给管理层决策参考,及时把控整体业务,发现业务问题,调整经营决策,从而不断改善整体业务,推动业务增长。
数据部门是一个容易被投诉的“高危”部门,需求响应慢、数据准确性不高会影响业务的发展。 然而数据分析师每周动辄就有几十个需求在手,无限的加班也无法解决所有问题,到底怎样才能改变BI分析师的需求响应问题呢?