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《全链路数据治理-智能数据建模 》——大白话数据建模(6)

简介: 《全链路数据治理-智能数据建模 》——大白话数据建模(6)
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3) 数仓建设


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4) 模型发布


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3. 数据开发

在需求分析和模型设计做的很充分的情况下,数据开发反而是最为简单的,DataWorks 数据建模甚至可以直接生成数据开发的简单代码,供数据开发直接使用。


所以虽然在数据建模中投入一定的工作时间,但是整体数据开发的效率是更高的。在数据开发完成后,通过相关数据工具进行回归验证。


4. 数据运维


通过DataWorks 其他模块,观察数据线上产出的质量、时效;观察数据使用情况,及时对耗时长、使用率低的数据进行治理。



四、 总结

以往大数据研发经历了一段野蛮增长的时光,产生了大量不可维护或者计算存储成本高的数据,给企业造成了很大的负担。现在大数据产品关于建模的能力正在日益变完善,后续的大数据研发过程应该都是围绕着建模展开了,也欢迎大家使用DataWorks 提供的数据建模工具,改善、规范你的数据研发流程。


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