DataWorks评测大揭秘
先说说DataWorks是啥
DataWorks，就是那个能帮你把数据从采集到分析一揽子搞定的平台。这家伙在数据集成、可视化操作、任务调度上表现得可圈可点，但也有点小脾气，咱们慢慢聊。
DataWorks实战演练
用户画像分析
咱们先说说用户画像分析这事儿。DataWorks这家伙，能帮你把CRM、电商平台、社交媒体这些数据源一股脑儿全连上，数据收集起来那叫一个快。数据清洗、特征提取、模型训练，这些活儿它都能干，而且干得漂亮。最后，还能把用户画像用各种图表给你展示出来，让市场团队一眼就能看出用户需求。
用户画像分析的基本步骤
1. 环境准备
首先，得确保你的账号有权限开通和购买服务。如果你是阿里云主账号，那默认就有这些权限；如果是子账号，就得找主账号给你授权了。
步骤一：服务开通
- 进入阿里云DataWorks官网，点击“立即开通”，选择服务，配置参数，然后点击“确认订单并支付”完成服务开通。
步骤二：为资源组开通公网
- 因为DataWorks需要访问公网数据，所以得给资源组配置公网访问能力。这通常涉及到配置公网NAT网关和弹性公网IP。
步骤三：创建工作空间
- 在DataWorks中创建工作空间，这是进行任务开发和权限管理的地方。
步骤四：创建并绑定MaxCompute数据源
- 在DataWorks中新建MaxCompute项目，并将其绑定至数据开发模块，作为数据计算和存储的引擎。
2. 任务开发
步骤一：流程设计
- 确定业务数据源，比如MySQL中的用户基本信息和OSS中的网站访问日志数据。
步骤二：任务开发
- 在DataWorks中完成工作流的任务开发，利用DataWorks的数据集成模块同步业务数据至MaxCompute，然后通过DataStudio模块的ODPS SQL完成用户画像的数据加工。
3. 任务运行
- 运行用户画像业务流程，检查所有任务节点是否运行成功，然后确认用户画像数据是否正确生成。
4. 任务运维
步骤一：任务发布至生产环境
- 将数据开发中用户画像分析业务流程发布至生产调度系统进行周期性自动调度运行。
步骤二：查看生产调度任务
- 在运维中心查看所有周期性调度的任务，并执行相关运维操作。
5. 补数据回刷去年同期数据
- 如果需要，可以通过补数据功能将业务库去年同期的数据回刷至MaxCompute，并完成历史同期的用户画像数据加工。
6. 查看任务周期调度情况
- 在运维中心查看任务的周期调度情况，确保任务正常运行。
7. 任务查询
- 在数据开发（DataStudio）中创建临时查询节点，获取用户画像分析业务流程通过补数据产出的去年同期的分区数据。
8. 资源释放
- 如果不再需要这些资源，记得及时释放，避免产生额外费用。包括停止周期任务自动调度和删除公网NAT网关等。
文档里讲的比较详细，安装文档一步一步的来，就可以了。
日常工作中的DataWorks
DataWorks在日常工作里也是个多面手。它能让不同部门的数据在一块儿玩耍，数据集中管理，共享起来也方便。数据分析师用它来挖掘数据、建模型，项目管理上的任务调度和监控，它也能搞定。
DataWorks体验大考验
开通与购买
开通DataWorks挺简单的，跟着官网的步骤走就行。买的时候，价格啥的都写得明明白白，按需选择就行。但就是有些高级功能设置起来有点复杂，需要翻翻文档，找人问问。
开通步骤
功能满足度
- 任务开发：DataWorks这点做得不错，拖拖拽拽就能把任务搞起来，代码都不用写多少。
- 任务速度：处理大数据，DataWorks跑得挺快，效率杠杠的。
- 门槛：虽说DataWorks想让大家都能用，但对于一些非技术流来说，还是得花点时间学学。
- 其他功能：权限管理、数据质量监控这些功能也挺实用的。
改进建议
- 新手引导：希望DataWorks能多出点教程，让新手能更快上手。
- 高级分析功能：希望它在深度学习和自然语言处理上能再加把劲。
DataWorks vs 其他数据处理工具
DataWorks和其他数据处理工具比起来，功能全、易用、性能好、开放性强。但价格可能有点小贵，社区支持还在发展中，特定领域的专业性也有提升空间。
Data Studio新版体验
Notebook环境
DataWorks的新版Notebook环境让数据处理和分析更带感了。它支持多种编程语言，代码编辑执行流畅，可视化组件也丰富。但有时候，资源管理上有点小问题，处理大数据时可能会力不从心。
智能助手Copilot
Copilot这个智能助手，能给你代码提示、语法检查，写代码更快更准。但它对复杂业务逻辑的理解还有待加强，有时候反应也会慢半拍。
总的来说，DataWorks是个强大的大数据平台，评测下来，优点不少，但也有改进空间。希望它未来能更上一层楼，更好地帮咱们处理数据，推动数字化转型。
