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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。
阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务,兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务,具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势,适用于多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统,创建和配置Milvus实例,并利用Attu工具进行可视化操作,快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域,并完成相关配置与开通服务。
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合DataWorks Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门,包含:Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等,同时,使用DataWorks Copilot体验智能数据开发,体验智能交互式数据探索之旅。
通过本教程,您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析,并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI(EAS)模型服务,构建一个由LLM(大型语言模型)驱动的问题解答应用,并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
DataWorks进行全面升级,从数据治理中心转型为数据资产治理,强调业务视角下的数据分类与管理,引入Data+AI全链路数据血缘追踪,提升数据质量和安全性,促进跨部门协作。同时,提供限时优惠活动,助力企业高效利用数据资产。
本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕(簌篱)在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用,详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台,提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案,结合StarRocks的高性能分析能力,帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理,满足复杂业务场景下的需求,提升数据处理和分析效率。
本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展,包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率,助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。
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。