《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例：大淘系数据模型治理最佳实践（3） https://developer.aliyun.com/article/1230768?groupCode=tech_library
3. 智能建模
在数据治理中有数据规范与共建机制依然是不够的，还需要结合自动化工具来提升效率、保障规范。我们是从以下4 个方面入手的（详情可以体验DataWorks 的产品）：
• 数据体系目录结构化
• 模型设计线上化
• 打通研发流程（自动化生成简代码）
• 对接地图数据专辑
1) 数据目录体系结构化
形成数据体系目录有利于了解掌握数据，分门别类的方式降低了大家的使用成本。首先要对表命名做一些管控，我们做了可视化的表命名检测器，来确保规范性。另外，淘系不是一个单空间的数据体系，因此要解决跨多个空间的复杂数据体系的统一建模问题。
2) 模型设计线上化
改变模型设计方式，由线下设计迁移到线上，通过一些自动化工具，提升效率，保
证规范。
《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例：大淘系数据模型治理最佳实践（5） https://developer.aliyun.com/article/1230766?groupCode=tech_library
