MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
🚀DataWorks 深度实践与评测：数据治理新时代的全景体验。
在数字化转型中，企业不仅需要技术创新，更需完善的**数据管理和开发治理工具**。DataWorks 作为阿里云推出的一站式智能大数据平台，整合了阿里巴巴15年的大数据经验，提供从数据接入、开发、治理到资产管理的全流程解决方案。它支持湖仓一体架构，内置AI助手提升开发效率，并适用于金融、零售等多行业。本文将深入探讨 DataWorks 的功能、应用场景及性能表现，通过用户画像分析实践展示其强大潜力...
云财务管理产品更新：助力客户简化FinOps落地
本次分享由阿里云财务管理产品公司负责人贾栋梁主讲，探讨企业上云后内部管理系统的变化及云上财务管理产品的边界。内容涵盖云财务管理产品如何支持FinOps实现业财一体化，以及账单、成本管理和组织管理等核心功能的优化。通过提升账单透明度、简化成本分析和增强企业级能力，帮助企业更好地进行云上财务管理。
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
湖仓融合：MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合：MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发，分析湖仓融合的两种思路；接着针对国内问题，介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战，特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后，重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力，提升数据处理效率和安全性，使用户能够在云端灵活处理各类数据。
MaxCompute Data + AI：构建 Data + AI 的一体化数智融合
本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。
MaxFrame 性能评测：阿里云MaxCompute上的分布式Pandas引擎
MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具，基于MaxCompute平台，极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力，无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示，在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时，MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升，最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题，MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。