正在成为推动企业数智化的强大引擎。瓴羊旗下智能数据建设与治理Dataphin引领着行业数据治理新趋势,将阿里巴巴多年的内部数据建设与治理经验和方法论产品化输出,帮助企业构建生产高效、质量可靠值域、安全稳定且便于消费的企业级数据资产砌砖刀。

　　本次DataphinV4.0上线,给数据管理和研发体验带来了极大的便捷性垫片。

　　在功能上,DataphinV4.0全面支持企业级适配,通过自定义全局角色实现精细化权限管理,降低了用户理解成本,减轻管理员的管理负担调节谐波齿轮减速器。例如,针对负责标准录入的“小帅”,管理员可以按岗赋权,仅展示其所需要的标准模块内容,在“标准”中只呈现“标准集”和“数据标准”,避免了不必要的信息干扰,降低理解成本,快速聚焦于自己负责的业务。

　　本次也支持了Flink on K8s部署模式,企业无需购买Hadoop集群即可使用实时研发或实时集成功能、无需关心底层引擎的运维,且可复用和共享Dataphin自定义资源组的能力,支持为实时任务配置单独的资源组,一不小心就帮公司节省了十几个W的人民币。

　　同时DataphinV4.0大幅提升数据治理能力。其中,标准文档在线管理功能,可以支持上传多种格式的文档,通过分组进行结构化管理和查看,为标准建设提供可信依据。比如开发者对于“性别”标准“值域”的疑惑,通过关联国标文档即可快速获得标准解释,提升数据标准的透明度。此外本次升级也支持了智能推荐映射关系,复用识别特征能力对数据内容进行解析,快速生成字段和标准的关联映射,标准落地更快更准。

　　在研发体验方面,DataphinV4.0版本新增的触发式节点,当任务执行依赖的外部系统消息或数据准备完成后,会自动触发该类型任务的执行,从而实现跨系统的调度依赖,也节省了定时检查任务需要占用的资源大滚子。

　　同时,逻辑表命名规范也不再是强制规范,而是建议规范,允许在新建/编辑逻辑表时调整命名,灵活适配企业行业规范或企业级规范。

　　“治理工作台”新增手动录入质量问题功能,可以和系统识别问题一同整改,并支持对“标签”类型对象的问题反馈及管理。同时可根据行为关系的某一属性作为统计对象,自定义统计行为偏好类标签。

　　综合看来,DataphinV4.0的升级,在企业级适配销合链、研发体验、数据治理和数据运营等多个层面均实现了质的飞跃,无疑会成为推动企业在数据建设和治理上走向智能化的重要助力。让我们拭目以待,Dataphin将如何助推企业数据资产的繁荣发展。

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