数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台,提供数据汇聚、数据加工与治理、数据分析、资产管理和统一服务等功能,帮助金融、政府及企业客户实现数据资源管理,潜在规律挖掘,业务决策优化。
数据资源平台是基于阿里云产业智能最佳实践的数据管理、服务分析平台,通过流批一体数据同步、异构计算混合编排调度、全局元数据图谱、无代码数据分析等核心技术,缩短数据智能到业务的距离,满足客户业务的多样性需求,帮助用户便捷、充分的使用数据,让数据产生业务价值.售前在线咨询.数据资源平台.查看更多教程.统一...
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企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
数据分散,经营数据打通困难.数据需求变化多,需要快速构建 BI 报表能力.上手快:数据分析服务兼容 MySQL 语法,学习成本低.零部署:全托管,服务开箱即用,无需复杂部署过程.更安全:安全合规,满足企业数据可靠性和安全性要求.分析型数据库ADB.DataV数据可视化.企业轻量级数据分析解决方案.数智化运营已经成为当下每一个...
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数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
数据安全中心 Data Security Center 为客户提供敏感数据自动识别、分级分类、大数据安全审计数据脱敏等数据安全能力,形成一体化的云上全域数据防泄漏安全解决方案,在帮助客户实现等保 2.0 二级有关“安全审计”三级有关“个人信息保护”的合规要求的同时,并满足《数据安全法》中提出的有关要求.数据安全中心(敏感...
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数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
随着用户业务的逐渐清晰沉淀,用户面临着数据湖和数据仓库架构的融合,依托于阿里云数据仓库(MaxCompute、Hologres、ADB等产品)和数据湖构建产品,帮助用户打造湖仓一体的数据系统,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系.数据湖构建产品提供用户全托管服务,仅需简单点击操作...
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数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本,提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端;可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
传统T+1数仓建设每次涉及的计算量非常,T+1增量变更数据需要以复杂逻辑全量数据进行聚合,进而影响T+1数据的生成效率的问题.增量数据采用实时或者定时方式拉取时对业务系统影响较的问题.无法支持任意时间点的数据切片的问题.生命周期拉链表实时增量更新,生成小时/天快照效率较传统方案提升5倍.DTS无插件、日志解析的...
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数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台,为DataX的商业版,支持ETL,支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
数据集成支持在数据抽取过程中进行简单的ETL数据转换操作(如日期解析、数据过滤等),导入到大数据处理中心,利用大数据引擎强大的计算能力可以再进行更复杂的数据转换操作.支持阿里云经典网络、专有网络(VPC)环境下的数据同步以及本地IDC网络环境下的数据集成.数据集成(Data Integration)比DataX更加高效、安全,且...
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数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具,旨让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
面向大众用户的数据可视分析产品模块,针对日常表单数据分析和时空大数据分析场景分别推出Card和Atlas两款产品,帮助您快速进行不同分析场景下的可视分析任务,探索数据价值、表达数据观点.DataV可视分析.图片56*56(不可icon共存).图片logo.icon名称(不可图片logo共存).icon名称.不填写不展示.DataV-数据看板产品文档...
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工业数据中台解决方案
以企业IT&OT数据为基础,结合数据汇聚&治理能力,实现数据资产化、数据服务化,打造统一标准、稳定可靠的数据资产,发挥数据价值,完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用。
河钢数字技术股份有限责任公司阿里合作,借助阿里数据中台主数据治理解决方案,为河钢集团构建河钢集团中央数字中心主数据管理平台,平台以集团钢铁主业为实施范围,以营销主数据为实施内容,旨在借助大数据、云计算技术,搭建以主数据管理为核心的集团数据中台基础,构建一个全面、统一、完整的主数据标准化体系,支撑...
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跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
更多产品服务.可信存证是目前大量落地推广的区块链场景,但是每条链也形成了数据的孤岛。通过应用层跨链,很难保证信息的真实性,同时应用层适配异构链的改造成本也很高。如何能够低成本地进行信息可信跨链传递,成为迫切需要解决的问题。合同存证链、版权存证链等数据存证场景中,如果发生任何纠纷,司法区块链可以通过...
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企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
离线大数据分析最佳实践>.互联网电商行业离线大数据分析.实时大数据分析最佳实践>.基于 MaxCompute 的大数据 BI 分析.支持多终端、多数据源、多格式数据采集,将结构化和非结构化数据集成到统一分析平台.一站式数据采集和集成.低技术门槛数据分析平台,零代码鼠标拖拽就能做出亮眼的数据看板,业务人员无需管理复杂的分析...
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智能数据标注PAI-iTAG
智能数据标注PAI-iTAG是一款智能化数据标注平台,支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能标注PAI-iTAG提供了丰富的标注内容组件和题目组件,可以直接使用平台预置的标注模板,也可以根据场景自定义模板进行数据标注。
基于阿里云数字安全传输技术,确保标注数据无风险.远低于自建外包团队的人力成本.标注员专业的技能培训和生产管理.专业标注团队.0事故数据安全运营记录.数据安全保密.标准化SAAS数据标注服务交付流程.全托管式项目管理.PAI-iTAG 提供专业、全托管的定制化标注服务,培训专业标注人才上岗,并配备专职的驻场人员严格把关质量...
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数据安全解决方案
数据是企业的核心资产,如何保护企业的云上数据,是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时,阿里云根据自身多年的经验积累,结合大量云上客户的最佳实践,提供了一套完整的数据安全解决方案,帮助企业提升云上数据风险防御能力,实现企业核心及敏感数据安全可控。
阿里云参考数据安全成熟度框架(DSMM),基于阿里云多年实践,通过总结和沉淀大量云上企业数据安全工作经验,提炼出云上企业需要构建的八大数据安全核心能力,并建议企业分别从“云端”、“管道”和“终端”三个层面来思考和完善.构建各生命周期的核心能力.聚焦建设工作中的重点话题.提升整体风险防御响应能力.重点解决的...
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交通数据中台解决方案
阿里云交通数据中台解决方案提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力,帮助客户快速形成数据资产、挖掘数据价值、赋能交通业务,助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广。
通过高速数据与互联网数据之间的融合纠偏,统一路网表达,全量轨迹实时还原,实现最精准、全面、实时的收费稽核结果.自由流收费稽核.自由流收费稽核.基于视频数据、地图数据和人工录入事故数据等,对道路情况进行实时感知,并对事故进行智能分析处理.交通态势感知.交通态势感知.ETC客户数字化运营,与异业协同共赢,共建...
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云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
OSS能支撑 EB 规模的数据湖,支持多种数据通道,全面覆盖日志、消息、数据库、HDFS 各种数据源•OSS 无缝对接EMR Hive、Spark、Presto、Impala 等大数据处理引擎,消除数据孤岛•阿里云 EMR 大数据专家级服务支持•阿里云 Data Lake Formation 提供数据湖元数据管理、数据湖加速等服务;EMR大数据专家级服务支持.WHY 阿里...
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跨链数据连接服务解决方案
利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务 Open Data Access Trusted Service(ODATS)。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务,通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合.跨链数据连接服务解决方案.超过30个专利的自研跨链技术,通过区块链跨链协议栈,提供...
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云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓,提供Presto和Spark引擎,满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性,比开源自建集群最高降低50%+的成本,最快可1分钟级拉起300个计算节点,快速满足业务资源要求。
兼容MySQL协议,无需ETL,可使用SQL直接分析OSS等十种源数据,快速低成本开启大数据分析.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.Lakehouse实时入湖.异构数据实时分析,为数据驱动提速.直接使用生产库对海量数据分析,不仅会对线上业务产生影响,还可能出现超时,查询失败的现象;但自建数据仓库又需投入大量的软...
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实人认证
阿里云实人认证是为企业或个人身份提供相关信息核验服务的身份验证平台,采用活体检测、人脸识别、权威信息核验等技术,为客户提供安全、便捷的身份认证服务。
产品解决方案文档社区权益中心定价云市场合作伙伴支持服务了解阿里云备案控制台实人认证产品简介产品优势产品功能产品选型入门试用技术解决方案产品定价安全合规常见问题实人认证实人认证(ID Verification)是精准可靠的远程身份认证服务。通过业内领先的生物识别技术,验证用户为真人且为本人,为客户提供安全便捷...
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户,无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户,希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析:依托ADB计算密集型实例, 秒级监控DAU等数据,为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析:打通结构化和非结构化 数据,支撑产品体验分析;广告买量投放效 果实时(分钟级)分析,渠道的评估更准确。 3.低成本:DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析,在满足各种分析场景需求的同时,有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低:DLA和ADB兼容标准SQL语 法,无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
数据存储投递:ᅳ 利用 OSS近乎无限的云数据湖存储能力,利用 DLA内建的灵活可定制的 ETL能力。ᅳ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、处理、分析,数据源到可 视化端的扭转时间从小时级降低到分钟级的同时,成本降低到原有的 1/10。数据融合分析:文档版本:20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ᅳ DLA...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的<em>大数据</em>一站式开发及<em>数据</em>治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发,包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS,使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理,数据地图查看数据信息和血缘关系,数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发,完善的数据治理能力。  性能优越:高吞吐,高扩展性。  安全稳定:Exactly-Once,故障自动恢复,资源隔离。  简单易用:SQL语言,在线开发,全面支持UDX。  功能强大:支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ,以及各种流式及静态数据源关联查询。
Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业,例如,网络日志分析。本章主要通过 hive对存储在 hdfs上的日志进行分析,获取错误日志记录。整体流程 如下:步骤1 创建业务流程 log_analyse 进入数据开发页面 新建业务流程 log_analyse:文档版本:20201020 32 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 基于 hive的离线...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
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