开发者评测|DataWorks

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,Serverless资源组抵扣包300CU*H
简介: 开发者评测|DataWorks

开发者评测|DataWorks

一、DataWorks产品最佳实践测评

  1. 用户画像分析实践

在参考DataWorks提供的最佳实践文档后,我完成了一次用户画像分析实践。通过DataWorks的ETL开发功能,我能够轻松地从多个数据源中抽取、转换和加载数据,形成用户行为数据集。利用DataWorks内置的数据分析功能,我进行了数据清洗、特征选择和模型训练,最终生成了用户画像标签。整个过程中,DataWorks的数据治理功能确保了数据的质量和准确性,使得用户画像分析更加可靠和有价值。

  1. DataWorks在公司/工作/学习中的作用

在我所在的公司,DataWorks作为大数据开发治理平台,能够发挥以下作用:

  • 统一数据管理:DataWorks能够整合公司内部各个数据源的数据,形成统一的数据视图,便于数据分析和决策。
  • 提高开发效率:通过内置的ETL开发工具和数据分析功能,DataWorks能够显著提高数据开发的效率和质量。
  • 降低运维成本:DataWorks提供了丰富的数据治理功能,包括数据质量监控、数据生命周期管理等,有助于降低数据运维的成本和风险。
  • 支持数据创新:DataWorks的开放性和可扩展性使得公司能够轻松引入新的数据处理和分析技术,支持数据创新。

二、DataWorks产品体验评测

  1. 体验过程中的不便或问题及优化建议

在体验DataWorks产品的过程中,我遇到了一些不便之处,并提出以下优化建议:

  • 产品开通流程繁琐:首次开通DataWorks时,需要填写较多的配置信息和进行身份验证,流程较为繁琐。建议简化开通流程,提高用户体验。
  • 专业术语理解困难:界面上的一些专业术语对于新手来说可能不太友好。建议增加一个新手引导模式或提供更多的教程视频,帮助用户更好地理解产品。
  1. 产品功能是否满足预期

从任务开发便捷性、任务运行速度、产品使用门槛和其他功能等方面来看,DataWorks产品基本满足了我的预期:

  • 任务开发便捷性:提供了丰富的ETL开发工具和数据分析功能,使得复杂任务也能轻松搭建。
  • 任务运行速度:得益于高效的分布式计算架构,任务运行速度较快。
  • 产品使用门槛:对于有一定技术背景的用户来说上手较快,但初期的学习曲线可能稍显陡峭。
  • 其他功能:DataWorks的安全管理机制允许管理员细粒度地控制权限分配,保障了数据的安全性。
  1. 针对数据处理场景的建议

针对数据处理场景,我认为DataWorks产品还可以进行以下改进或增加更多功能:

  • 增强实时数据处理能力:随着实时数据分析需求的增加,建议DataWorks增强实时数据处理能力,支持更多的实时数据处理场景。
  • 增加自定义函数支持:以便处理更复杂的业务逻辑。
  • 优化调度系统:支持更细粒度的任务依赖管理,提高任务调度的灵活性。

三、数据开发平台/工具的对比测评

在之前的工作中,我使用过Apache Hive、Spark等开源数据处理工具。与这些工具相比,使用DataWorks产品在满足业务需求时具有以下优势:

  • 功能全面性:DataWorks提供了从数据抽取、转换、加载到数据分析、治理的全方位功能,满足了数据处理和分析的多种需求。
  • 性能优越:在处理大规模数据集时,DataWorks表现出较高的性能和稳定性。
  • 深度集成:DataWorks深度集成了阿里云生态内的多种服务,如MaxCompute、EMR等,提供了更加便捷的数据处理和分析环境。
  • 文档和技术支持:DataWorks拥有完善的文档和技术支持体系,有助于用户更好地理解和使用产品。

然而,DataWorks也有一些待改进的地方:

  • 开放性:虽然DataWorks提供了丰富的API接口供调用,但在特定行业的定制化应用上还有进一步扩展的空间。
  • 灵活性:与开源软件相比,DataWorks在灵活性方面可能稍显不足。

四、数据开发Data Studio(新版)公测

在体验DataWorks全新数据处理和分析环境Notebook及智能助手Copilot时,我获得了以下使用体验:

  • Notebook环境:提供了一个交互式的数据处理和分析界面,非常适合快速原型设计和探索性数据分析。Notebook内置了多种可视化组件和模板,便于用户进行数据可视化和结果展示。
  • 智能助手Copilot:能够根据上下文自动推荐合适的代码片段,提高了编码效率。Copilot还能够解释代码的含义和用途,并提供相关的代码推荐和示例,帮助用户更好地理解和使用代码。

然而,在实际使用过程中也发现了一些小问题:

  • 响应延迟:在某些复杂查询的情况下,Notebook和Copilot的响应时间略有延迟。这可能是由于网络连接不稳定或是服务器负载过高所致。

综上所述,DataWorks作为一款一站式智能大数据开发治理平台,在数据处理和分析方面表现出色。尽管存在一些改进空间,但它无疑为用户带来了前所未有的便利性和可能性。希望阿里云团队能够持续优化产品,推出更多创新性的功能和服务,以更好地服务于广大用户群体。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 产品官网 https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 大数据&AI体验馆 https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/ 帮助文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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