全链路数据治理-主动数据治理

【2024最新版】 AI智能时代的数据质量保障，企业多组织、多环境、多引擎数据复杂构建需求的适配，企业需要一套完善的数据技术与工具，实现数据采集、存储、计算、建设、管理和数据资产运营消费，推动数据资产持续沉淀和智能化消费，形成企业特有的数据资产体系。 本书是AI大背景下数据资产管理的完美指南，来自阿里巴巴数据中台方法论工具化沉淀，是经过10年锤炼、百企验证的万字实践精粹。

2023 年 12 月 1日，阿里云亮相信通院 2023 云原生产业大会，同时阿里云也独立举办了技术分论坛，多位行业专家带来对云原生产业的解读，深入剖析 Serverless 最新趋势，深度解读云原生产业趋势洞察，全面了解云原生为企业云上创新打造的产品与技术布局。

DataWorks智能数据建模沉淀阿里巴巴数据中台建模方法论，以维度建模为基础，从数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四个方面，以业务视角对业务的数据进行诠释，让数据仓库的建设向规范化，可持续发展方向演进。 通过本书，你可以学习到： 1. 数据建模理论与规范 2. 菜鸟、大淘系数据建模实践 3. 工业、汽车行业数据建模实践 4. 零售电商数据建模实操案例

DataWorks全链路数据治理包含智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理、全面数据安全、快速分析服务六大产品能力，覆盖数据的全生命周期。本篇全域数据集成向开发者介绍通过DataWorks数据集成在多表多表、多表到单表、单表到单表等场景下，进行实时或离线同步的技术选型与核心能力，并以MaxCompute与Hologres引擎为例，演示云上数据同步操作步骤最佳实践。

阿里云研究院联合中国社科院财经战略院与钉钉共同发布，探讨如何激发个体，构 建敏捷组织，实现全链路数字化。该报告围绕面向未来的全链路数字化组织特征，形成由3个一级指标(人、组织、业务)、5 个二级指标(沟通实时性、协同高效性、组织敏捷度、业务数字化、自主创新度)和113个三级指标组成的递进、有序的分析系 统，建立了完整的评估指标与体系，覆盖全国31个省份、325个地级及以上城市、20大行业。