3-1 企业数据中台的智能进化—全链路数据治理 - 阿里云智能-计算平台

阿里巴巴数据平台发展历史与现状

• 2012年：启动统一数据平台建设，遇到5000台瓶颈。
• 2015年：启动“中台战略”，启动统一数据平台建设。
• 2018年：构建大规模协同开发与治理的一站式能力。
• 2021年：全面云原生化，支持集团内300+数据应用。

数据治理实践

数据稳定性治理

• 任务调度依赖、运维操作：涵盖全方位保障，确保任务稳定运行。
• 基线监控：实现快速恢复，支持大促保障。

数据质量治理

• 全面评估：通过完整性、有效性、准确性等标准评估数据。
• 智能规则：自动推荐规则，提高问题发现效率。

数据规范治理

• 数据模型设计：确保数据口径一致。
• 开放API：支持数据服务开放。

数据安全治理

• 数据分类分级：提供敏感数据发现与脱敏。
• 风险审计：实施可信计算环境。

数据成本治理

• 成本管控：以10%成本增长支撑65%的业务增速。

基于阿里云DataWorks的全链路数据治理平台能力

• 一站式大数据开发与治理平台：涵盖数据集成、实时计算、数据服务等功能。
• 数据治理：包括稳定性治理、数据质量管理、数仓规范设计、统一元数据管理、金融级数据安全管控等。
• 湖仓一体：融合数据湖的灵活性与数据仓库的企业级能力，提供统一开发与管理体验。

总结

阿里巴巴通过多年的积累和发展，构建了一套完整的数据治理体系，涵盖了数据平台的各个层面。DataWorks作为一站式大数据开发与治理平台，不仅提升了数据处理效率，还实现了数据资产的高效管理和价值释放。