【构建好数据】Dataphin智能数据建设与治理产品白皮书
【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。
《基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用》论文
基于阿里云专家服务团队和集团数据技术、产品团队多年在数据领域的实践和挖掘，本篇论文在中国科技核心（CFFF）期刊《大数据》第9期第5卷发表。重点参与并实践了在目前的数据要素市场中热度比较高的数据资产估值课题，该论文依据第一性原则，从数据的全生命周期出发，综合数据仓库和图算法，以及层次分析法等技术，计算了单张表的数据资产价值。为数据估值，数据交易等重要国家课题提供了部分框架参考。
中国零售行业数智化成熟度白皮书
基于零售企业数智化成熟度模型，瓴羊联动IDC对300+企业进行数智化调研，深入了解企业目前的数据管理状况，将核心结论集结成册，形成中国零售行业数智化成熟度白皮书 《以数智化引擎促增长，探索零售发展新机遇》。
企业数智化成熟度测评：https://home.lydaas.com/model
全链路数据治理-主动数据治理
2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台建设实践。阿里巴巴一直将数据作为自己核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续优酷、高德、菜鸟等板块，面对各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践。
全链路数据治理-智能数据建模
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
构建企业级好数据（Dataphin智能数据建设与治理白皮书）
【2022版】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、建设和管理，推动数据资产的持续沉淀和价值发挥。通过本书可以学到：1、阿里巴巴数据治理方法论；2、了解数据建设全流程；3、中台项目管理专家6000字实践手记。
【2024最新版】Dataphin产品白皮书请前往：https://developer.aliyun.com/ebook/8390。
Apache Flink 案例集（2022版）
希望通过本手册，可以让大家了解到大量来自不同领域的公司在数据集成、数据分析、人工智能、云原生以及企业数字化转型等应用场景中使用 Apache Flink 解决实际生产问题的成功案例，其中既包含传统和新兴的互联网公司，也包含通信、证券、银行等传统企业。希望这些生产实践案例和经验能够帮助大家更好的理解和使用 Apache Flink，加速更多企业的实时化平台搭建和业务转型。
阿里云数据中台2021产品年鉴
数据中台旗下 Dataphin 和 Quick 系列产品，不断精进演化，在数据治理、 分析决策、营销提效、风险控制等领域取得了长足的进步。
本年鉴梳理数据中台架构中多款产品的定位与作用，并对 Dataphin、Quick BI、Quick Audience 三款重点产品的核心能力进行解析详述，推出目前最为完善的产品能力大图。