云原生数据湖：基于DataWorks+MaxCompute构建企业级数据分析平台
在数据驱动时代，企业面临规模、类型与敏捷性的三重挑战。传统数仓难以为继，云原生数据湖成为破局关键。依托阿里云DataWorks与MaxCompute，构建集数据集成、计算、治理、服务于一体的一站式平台，实现从原始数据到智能决策的高效转化。存储与计算分离、统一元数据管理、全链路治理与API化服务，助力企业降本增效，释放数据资产价值，打造面向未来的数据基石。（238字）
阿里云大数据 AI 产品月刊-2026年3月
阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2026 年 3 月】，涵盖 3 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
阿里云DataWorks对接使用全攻略：从环境搭建到数据集成与API服务
本文全面解析阿里云DataWorks的对接与使用流程。从工作空间创建、计算资源绑定等环境准备开始，详细讲解数据源配置的两种模式与网络打通方案。深入剖析数据集成模块的向导模式与脚本模式配置，附带完整的JSON脚本示例和Python SDK调用代码。系统梳理任务调度配置中的周期设置、依赖关系与调度参数应用，以及数据服务API的生成与调用方式。最后介绍数据质量监控、数据治理等高级功能，并总结常见问题与解决方案，帮助读者快速掌握DataWorks的核心对接能力。
DataWorks数据集成脏数据排查：字段映射、编码格式与容错参数指南
数据集成任务跑完了，日志显示“成功”，但下游报表数据对不上——这种“看似正常、实则数据丢失”的场景，往往指向一个经常被低估的排查死角：脏数据。DataWorks 的脏数据问题大多可以归结为字段映射不一致、编码格式错误或容错参数失当，其中与字段映射直接相关的占比超过六成，但多数团队直到业务侧投诉才开始反向定位。以下拆解脏数据的典型成因，并给出从“数据预览”到编码统一配置的可复现排查路径
MaxCompute创建仅有查询权限的自定义角色
MaxCompute原有的权限模型提供的ACL授权方式，需要明确指定授权对象才能授权，ACL方式不支持通配符方式对新增表做授权。本文通过一个自定义角色的场景，介绍使用MaxCompute新升级的权限模型，利用ACL实现对特定规则的表进行授权。
使用Databricks作为分析平台
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会将会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践，技术上取得了哪些突破，以及周边的生态发展。本文是阿里巴巴高级技术专家章剑锋做的相关分享，介绍了YipitData公司基于Databricks平台搭建的分析平台。
