阿里 DataWorks：云原生数据治理与安全一体化实践指南

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一、数据治理中心

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1.1 数据治理体系

• 治理对象：任务和表
• 治理目标：降本提效
  • 降本：释放不必要的存储资源、计算资源
  • 提效：使数据获取更便捷、准确、及时
• 治理流程：
  1. 现状分析
  2. 问题定位
  3. 优化治理
  4. 效果评估
• 治理核心：量化
  • 问题量化
  • 效果量化

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1.2 产品架构全图

• 数据治理中心分层：
  • 元数据层
  • 治理应用层：
    • 内置模板
    • 事前自动预防
    • 事后存量问题自动发现
    • 优化指南
  • 管理运营层：
    • 治理评估报告
    • 健康分体系
    • 治理排行榜
    • 运营推送

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1.3 概要使用路径

1. 现状评估
2. 治理实施
3. 治理运营

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1.4 治理现状评估

数据治理健康分评估模型

在这里插入图片描述

等级	健康分区间
优秀	[80,100]
良好	[75,90]
及格	[60,75]
高改进	[30,60)
较差	[0,30)

• 扣分逻辑：满分100分
• 实现难点：
  • 元数据获取
  • 加工构建
  • 治理问题洞察

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1.5 检查项 & 治理项

(1) 检查项

• 支持工作空间级配置
• 任务发布/提交时自动触发扫描

(2) 治理项

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1.6 治理工具箱

1. 任务360视图
   
   

2. 表360视图
   

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1.7 治理结果查看

1. 治理评估报告
   

2. 治理排行榜
   

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二、安全中心（依赖数据保护伞）

2.1 数据平台安全

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2.2 数据访问控制

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2.3 数据使用安全

2.4 安全策略

参考链接

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三、数据质量

3.1 数据质量概述

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3.2 规则配置

1. 规则列表
   

2. 表级监控配置
   

3. 模板化配置

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3.3 监控任务管理

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四、参考资源

• 阿里云云原生一体化数仓数据治理新能力解读
• DataWorks大数据开发治理平台帮助中心