大数据时代的来临：DataWorks引领开发新潮流

田奇铣：大模型驱动DataWorks数据开发治理平台智能化升级。在互联网浪潮下，松下作为百年传统制造业企业，在务实的坚实基础上进行创新。本文将围绕数字化改革中所遇挑战，松下数据治理实践及未来期待三部分进行说明。

DataWorks：中小企业的大数据利器

DataWorks是否适合中小企业使用？答案是肯定的。机器学习模型训练：利用DataWorks与阿里云机器学习服务的集成，企业可以在平台上直接进行模型的训练和部署，实现数据价值的最大化。DataWorks同样适合中小企业使用，它提供了灵活的计费模式和丰富的功能模块，中小企业可以根据自己的实际需求选择合适的服务套餐和使用时长，DataWorks易于上手的特点也使得中小企业无需投入大量人力物力进行培训和维护即可快速投入使用并发挥其价值。

ETL流程自动化与灵活 性

ETL流程自动化：利用DataWorks的工作流编排能力，企业可以实现ETL流程的自动化，提高数据处理的效率和准确性。灵活的 性：DataWorks支持与其他云服务和第三方工具的无缝对接，用户可以根据需要 其功能和应用场景，可以与阿里云的机器学习服务结合使用，实现更智能的数据分析和预测。

数据处理能力与数据治理

强大的数据处理能力：DataWorks底层基于阿里云的大规模分布式计算引擎，能够高效地处理海量数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，都能够在DataWorks中得到快速处理和分析。数据治理：包括数据质量分析、数据血缘追踪和数据安全等特性。

可视化操作界面与数据安全

可视化操作界面：DataWorks提供了可视化的操作界面，用户可以通过拖拽和配置的方式快速完成数据的处理和分析任务，无需编写复杂的代码，这大大降低了技术门槛，使得非技术人员也能够轻松上手使用。DataWorks通过多重措施保障数据安全，它支持数据的加密存储和传输，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改，它还提供了细粒度的权限控制功能，允许用户根据角色和职责分配不同的访问权限，从而保护敏感数据的安全。

数据集成与数据仓库建设

数据集成：支持多种数据源的接入和数据同步，如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。数据仓库建设：通过DataWorks的数据集成和开发功能，企业可以轻松构建自己的数据仓库，实现对海量数据的集中管理和分析。

丰富的模板库和组件

丰富的模板库和组件：DataWorks内置了大量的模板库和组件，涵盖了数据采集、清洗、转换、存储、分析等各个环节，用户可以根据自己的需求选择合适的模板和组件，快速搭建起自己的数据处理流程。

实时数据分析与数据运维

实时数据分析：结合DataWorks的实时计算能力，企业可以对实时产生的数据进行即时分析和处理，为业务决策提供及时的支持。数据运维：提供监控、告警、调度和部署等特性，帮助用户更好地运维和管理大数据系统。

数据驱动未来，体验见证真知

有了良好的数据基础，今天我们发布的众多新品就是借助AI大模型的能力，通过Data + AI双轮驱动，为数据开发和分析提供了新的范式，进一步提升企业获得数据价值的效率。未来，我们将持续丰富自然语言交互界面的覆盖范围。AI for Data，这个比较好理解，通过大模型驱动的AI智能助手，可以提升数据平台工具的效率。

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