本文以“使用DataWorks实时同步公共数据至Hologres，并通过Hologres进行实时数据分析”为例，为您展示DataWorks的数据同步能力与Hologres的实时分析能力。本教程以申请免费资源为例为您示例详细操作步骤，您也可以使用付费资源，操作类似。...
适用角色 数据分析师 业务分析师 数据科学家 产品价值 大模型驱动的智能分析，开启愉快的探索旅程 AI自动规划数据分析任务，一键生成分析报告，完成从取数、分析、展示到洞察的全流程工作。多元化的分析方法，满足每一位用户的需求 无论您...
这一过程大大减轻了数据分析师的负担，使得非技术背景的决策者也能轻松理解数据洞察。市场趋势分析与预测 市场分析师和营销团队可使用DataV-Note追踪市场动态、竞争对手活动以及消费者行为趋势。通过集成的机器学习能力，团队不仅能够分析...
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
Quick BI产品亮点 智能化：智能驱动，让人人都能拥有超级数据分析师 高易用性，满足各种场景需求：四大分析Agent 能力—小Q问数Agent、小Q解读Agent、小Q报告Agent、小Q搭建Agent，开箱即用，适配多元业务场景 高性能：海量数据，实时高效...
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
当数据分析师或数据开发人员新人入职时，如果仅通过人工授权，则工作量巨大，且可能出现错漏。此时，管理员可通过定义“DataWorks自定角色+MaxCompute Role”及DataWorks OpenAPI来进行自动化授权，实现人员入职成功后即可拥有最基本的数据...
EMR Notebook是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言...
例如，作为某公司销售部门的数据分析师，您需要对本年度的销售数据进行整体分析，可以通过一键 智能解读 功能来实现；如果除了对本年度的销售数据进行全面分析外，您还需要对各项指标进行更深入的洞察与剖析，此时您可以针对多个图表进行...
数据分析师效率提升：数据分析师可以借助ChatBI数据助手快速验证假设，生成初步报告，将更多精力专注于深度分析和模型构建。管理层决策支持：管理层可以通过ChatBI数据助手及时了解业务数据，辅助决策。前提条件 已注册账号：如果没有阿里...
功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...
功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...
系统角色说明 角色 适用人员 作用 特点 普通用户 企业的研发、测试、运营、数据分析师等人员。说明 当前租户的阿里云主账号下的子账号默认为普通用户。普通用户在DMS中可以查询、变更数据和结构，以确保在限定权限范围内合理、安全地使用...
需求分析 在未考虑数据分析师、业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研建设的数据仓库，可能可用性较差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度思考和分析，并改进数据仓库。需求分析的途径有...
准备工作：添加用户角色权限 DataWorks提供了 项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师 等角色，您需要提前为用户授权相关角色，才能执行该角色支持的特定操作。具体说明如下：不同角色支持的...
该方案优势如下：全托管免运维 弹性扩展能力 开放数据湖架构 一站式的数据开发平台 数据查询与分析场景 在传统数据平台下，数据仓库工程师和数据分析师通常面临两个不同的环境，甚至使用不同的引擎和语法，导致数据指标和算子行为存在差异...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
自然语言生成SQL 场景：初级开发或数据分析师需要编写复杂的SQL查询，耗时且容易出错。实现：创建一个SQL生成工具，输入“查询近30天内所有活跃用户的平均消费金额”，AI自动生成准确的SQL代码。企业私有知识库 场景：将存储在数据库中的...
ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视化图表、结论提炼等，...
通过阿里云MaxCompute、云数据库RDS MySQL、DataWorks等产品，可以实现互联网、电商网站的离线数据分析，且支持通过DataV大屏展示分析后的业务指标数据。概述 电商网站的销售数据通过大数据进行分析后，可以在大屏幕展示销售指标、客户指标...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
组织用户 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。开发者可以连接数据源、创建数据集等操作。分析师：需要进行业务分析、且技术能力要求不高的业务...
通常IT人员、数据研发人员或数据分析师等需要数据加工处理时使用。Quick BI中数据集是可视化分析的基础，您可以将需要分析的数据表创建为数据集，Quick BI支持可视化配置或自定义SQL方式创建数据集。而在数据集管理中，您可以对数据集...
空间开发者 可连接数据源、创建数据集、通过分析数据和查看空间内所有资源，一般授予企业IT人员、数据分析师和数据运营人员开发权限，拥有所有模块的新建（编辑）、使用和查看权限。空间分析师 可通过分析数据和查看空间内所有数据作品，...
MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入FineBI，帮助企业的业务人员和数据分析师开展以问题为导向的探索式分析工作。本文为您介绍如何通过MaxCompute JDBC驱动，连接FineBI和MaxCompute项目，并进行可视化数据分析。背景信息 FineBI是帆...
数据分析师：进行探索性分析，代理完成自动化特征工程和数据清洗等耗时任务，并复用Python代码。管理者：迅速获取关键业务指标的深度洞察与分析，以数据化手段支持业务决策。功能特性 自动化探索数据洞察：通过自然语言描述需求，Agent自主...
方案亮点：PB级数据量、同时支持在线和离线数据分析。业务挑战 通过对游戏服的用户行为日志进行收集、存储和分析，计算玩家留存率、LTV、ARPU、充值总金额等。游戏运营变化快，需要灵活的Schema。在线用户基数大，日志数据规模大，需要高...
机器学习模块的具备以下优点：易用性好，入门门槛低，掌握SQL即可分析海量数据，让程序员，解决数据分析师轻松编程；轻量化程度高，面对复杂问题的解决方案选型时选择 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 即可，比如既要解决分类问题又...
案例人群 本案例适合开发工程师、数据分析师、产品运营人员等需要从数据仓库中获取数据并进行分析与洞察的人员。案例设计 为制定企业经营策略，需从用户网站行为数据中提取用户群体基本画像。例如，获取用户群体地理属性、社会属性等信息，...
授权（Authorization）定义角色与权限策略，实现权限的最小化与精准化落地 双层角色体系：租户角色（全局策略）与工作空间角色（空间级策略）灵活组合，预设“管理员、开发、运维、数据分析师”等10+角色，支持自定义角色适配复杂组织架构...
MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入观远BI，帮助企业的业务人员和数据分析师开展以问题为导向的探索式分析工作以及制作数据卡片和数据看板。本文为您介绍如何通过MaxCompute JDBC驱动，连接观远BI和MaxCompute项目，并进行可视化...
例如：某电商企业的数据分析师每月通过订单事实表汇总销售额并配置看板，该行为符合预期。若分析师在没有特殊业务要求的情况下查看用户订单明细数据，则该行为不恰当。此类行为应该被治理。数据安全治理的目标 在2016年以前，我国对于数据...
数据分析师人员被赋予 开发 角色权限。三、权限管理 在上述“角色管理”中已对角色相关内容进行了介绍，虽然部分默认配置涉及数据权限管理（如 背景信息），但DataWorks仍提供了更为专业的 概述，帮助您快速构建平台的数据内容、个人隐私等...
本文为您介绍如何基于GitHub实时事件数据通过MaxCompute构建离线数仓、通过Flink和Hologres构建实时数仓，然后通过Hologres和MaxCompute分别进行实时与离线数据分析，从而实现实时离线一体化解决方案。背景信息 随着社会数字化发展，企业对...
实例会话 查询治理 通过离线数据分析技术，每天对所有数据库实例的慢SQL进行统计和打标，帮助您对慢SQL进行自动分类和划分治理优先级，同时提供治理建议。查询治理 慢日志分析 统计并分析数据库实例中执行时间超过阈值的SQL语句，并提供...
查询治理 通过离线数据分析技术，在每天凌晨1点将全部实例在昨天产生的慢SQL进行统计分析和自动打标，帮助您对慢SQL进行自动分类和划分治理优先级，同时提供治理建议和数据导出功能。SQL洞察和审计 在全量请求和安全审计的基础上，融合了...
多场景支持：支持离线数仓搭建、数仓提速、离线数据分析、数据中台搭建、大规模数据集成、离线计算、异构数据集成等。低门槛：近乎零代码，简单配置连线后即可满足各项离线数据集成任务，同时任务支持复杂调度。基于资产的虚拟湖：配合数据...
❌ ✔️ ❌ ❌ 查询治理 通过离线数据分析技术，按T+1提供慢SQL统计的分析和自动打标，帮助您对慢SQL进行自动分类和划分治理优先级，同时提供治理建议和数据导出功能。❌ ✔️ ❌ ❌ 时延洞察 在排查云数据库 Tair（兼容 Redis）数据库实例...
例如，数据分析师、运营人员需要手工维护一张线上的MaxCompute表。如果不使用维表功能，每当数据发生变化，都需要执行以下流程：运营人员向数据分析师描述需求。数据分析师提交需求给开发人员。开发人员使用DataWorks编辑SQL语句，创建...
分析MaxCompute离线数据报表。输出MaxCompute离线数据的在线应用，例如RESTful API的使用。联邦分析实时数据和离线数据。业务数据分为冷数据和热数据，冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中，热数据存储在Hologres中。Hologres可以联邦...