DataWorks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。 同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。
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立即开通 DataWorks体验馆 独享资源组 帮助文档 离线数据分析及大屏展示 实时数据分析及大屏展示
从数据开发到算法开发，从服务开发到应用开发，闭环涵盖数据业务全流程。
提供离线、实时、机器学习Studio满足大数据全业务场景。
为全域数据汇聚与融合加工、数据治理与分享提供温床，助力企业完美升级数据体系。
引入SQL智能编辑器、智能基线监控、数据质量监控、数据保护伞，赋能AI时代必备能力。
从数据开发到算法开发，从服务开发到应用开发，闭环涵盖数据业务全流程。
提供离线、实时、机器学习Studio满足大数据全业务场景。
为全域数据汇聚与融合加工、数据治理与分享提供温床，助力企业完美升级数据体系。
引入SQL智能编辑器、智能基线监控、数据质量监控、数据保护伞，赋能AI时代必备能力。
提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的数据移动及同步能力。
支持多库、多表整体数据上云的快捷配置。
同时兼容可视化向导模式、复杂配置的脚本模式以及API模式创建数据集成任务。
支持实时、历史数据的批量、增量同步，同步速度可以打满万兆网卡。
支持任意结构化、非结构化、半结构化的数据传输；同时可配置Agent至自有跳板机，实现对内网环境数据源的抽取与同步。
构建项目->解决方案->业务流程三级结构，帮助用户获得更加清晰的开发逻辑。
以DataStudio为核心的多引擎混编工作流，串联跨引擎数据节点开发，每个类型的引擎数据节点都有对应的Studio进行开发。
提供SQL格式化、智能补齐、关键字高亮、错误提示、SQL内部结构等人性化功能，带来更顺滑的SQL开发体验。
提供开发、生产环境隔离的“标准项目模式”，将更稳定的生产环境带给用户。
从业务视角管理整体工作流，将同类业务组织为解决方案，实现沉浸式开发。
保障数据定时产出、有效产出，让数据满足企业“存、通、用”的高标准数据管理要求。
提供对多种异构数据源的质量校验、通知、管理能力。
通过简单配置赋予智能监控系统自行决策“是否报警、何时报警、如何报警、给谁报警”的能力，以实现复杂工作流的全链路监控。
提供可视化数据权限申请审批流程，并一些类诸如敏感数据分级、访问行为识别、数据脱敏、风险识别的数据审计能力。
开发者可在线批量发起数据权限申请，管理者酌情进行审批，实现流程可控与可视化，利于事后审计与追溯。
基于自学习的模型算法，自动识别企业拥有的敏感数据，并以直观的形式展示具体类型、分布、数量等信息；同时支持自定义类型的数据识别
支持自定义分级信息功能，满足不同企业对数据等级管理需要
提供丰富多样、可配置的数据脱敏方式，无论是存储环节的静态脱敏，还是使用环节的动态脱敏
利用多维度关联分析及算法，主动发现异常风险操作，提供预警以及可视化一站式审计
基于Serverless为企业搭建统一的数据服务总线，帮助企业统一管理对内对外的API服务。
告别传统构建API的开发、运维流程，仅需关注API本身逻辑即可在web页面完成配置，并支持弹性扩展，运维成本为0。
灵活变换API返回结果数据结构，适配各类业务系统要求。
支持将多个数据服务API串联为工作流，实现复杂业务请求逻辑。
基于web页面可完成API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，助力用户简单、快速、低成本、低风险地实现微服务聚合、前后端分离、系统集成的工作。
支持一键将API发布至阿里云市场进行售卖，直接将数据能力变现。
实现在线Web轻量化开发能力，提供丰富的前端组件，通过自由拖拽即可简单快速搭建前端应用。
无需下载安装本地IDE和配置维护环境变量，只需一个浏览器，即可在办公室、家或任何可以连接网络的地方，进行您的数据开发工作。
提供智能提示、补全代码并提供修复建议，让您轻松地编写、运行和调试项目。
在线调试具有本地IDE所有的断点类型和断点操作，支持线程切换、过滤，支持变量值查看、监视，支持远程调试和热部署。
支持多人同时在线编辑同一个工程的同一个文件，提高工作效率。
支持业务插件、工具插件和语言插件三种插件。
阿里云机器学习平台（PAI）集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体，向用户提供更简易的操作体验。
通过对底层的分布式算法封装，提供拖拉拽的可视化操作环境，让数据挖掘的创建过程像搭积木一样简单。
提供经过阿里大规模业务锤炼而成的基础的聚类、回归类等算法与文本分析、特征处理等复杂算法。
包含Tensorflow、Caffe、MXNet三款主流的机器学习框架，底层提供M40型号的GPU卡进行训练。
DataWorks V2.0亮点功能展示
1、丰富的异构数据源
2、SQL智能编辑器
3、DAG图拖拽与提交
4、在线Excel分析
5、可视化运维
6、DQC数据质量监控
7、0开发成本构建数据服务API
使用成本低
日志大数据分析
精细化运营
全域大数据应用
精准化广告营销
数据安全管理
使用成本低
3个月内业务全面交付云端，数据处理时间不到原来自建方式的1/3，并确保云上新能源电力数据安全无忧
用了不到3个月时间，就将业务全面的交付云端，让云端的海量资源真正为业务服务
极大减少了自建大数据平台的物力投入、人力运维投入和研发投入
全方位服务能力及其稳定安全的表现确保数据上云万无一失
日志大数据分析
墨迹天气日志分析业务迁移到数加MaxCompute后，开发效率提升了超过5倍，存储和计算费用节省了70%，每天处理分析2TB的日志数据，更高效的赋能其个性化运营策略。
日志数据全部通过SQL进行分析，工作效率提升了5倍以上
整体存储和计算的费用比之前节省70%，性能和稳定性也有提升
MaxCompute提供多种开源软件的插件，轻松完成数据上云
精细化运营
美甲帮的主营业务在商城方面，截至目前已经拥有百万级别的用户，积累了大量的用户数据，如何更好的服务用户并提升客户体验是美甲帮进行大数据探索的出发点
通过MaxCompute计算能力实现了针对百万用户的精细化运营
对业务数据分析能力提升并有效监控，更好的业务赋能
数加生态满足新业务数据分析需求的“随机应变”能力
全域大数据应用
通过MaxCompute海量数据的处理分析能力，为电商品牌商提供“大数据+”升级服务，帮助企业构建数字化商业能力，实现大数据变现
如何快速有效的对品牌商已积累的海量数据进行处理分析
在市场瞬息万变的当下，品牌商需要上一秒交易，这一秒可能就要出报告分析
如何帮助品牌商洞察出更多的商业价值
精准化广告营销
基于阿里云数加平台，汇合营销搭建了核心的大数据精准营销平台，所有的日志数据存储在MaxCompute并通过Data IDE进行离线调度和分析
对海量日志数据进行统计分析，既要保障高效率，也要降低开发成本
系统需要在毫秒级响应广告商的查询请求并返回标签的用户量等信息
作为精准营销广告提供商，算法模型的好坏直接与最终收益挂钩
数据安全管理
“自从我们开始使用数据保护伞，它能够轻易地解决一系列数据安全挑战。精确地识别敏感数据，很好地实现公司数据分级、分类原则。对于我们关心的高危访问行为，进行识别和可视化展示” —天弘信息安全主管
通过用户自定义规则，自动识别敏感数据，标记对应级别
提供设置脱敏规则功能，实现敏感数据查询展示脱敏
可视化监控数据分布、数据使用、数据导出，提供自定义风险识别和审计功能
