数据研发

全链路过程包括数据集成、数据开发、运维中心、数据质量、数据地图、数据安全以及数据服务等

数据治理：

计算和存储的优化建议

数据治理。任务运行结束对于集群或者任务管理人员来讲并没有结束，还需

要去看任务跑得好不好，这个时候服务治理就可以提供很多优化建议，比如

某个数据跑到最后没有人用，那与其相关的链路是否可以取消，这种治理不

管对于内部系统还是外部系统来讲可以节省很多的资源开销。

数据地图

数据、任务之间的关系，帮助用户对后续业务的处理。

数据分层

从 ods 层 cdm 层，然后 ads 层，去一层一层的往上去做精细，

参考：《阿里巴巴大数据及AI实战》

未来数据智能技术发展的两大方向，一是实时化的大数据能力，二是人工智能技术。云时代的数据智能，可以真正处理海量的数据，可以真正实时地进行数据的分析，也可以真正把人工智能和大数据完美结合，提炼数据的内在规律。