研发
功能 | 演示 | 描述 |
基础研发 | 基础研发为您简单介绍数据集成、数据研发和数据运维，展示从数据引入到构建复杂的数据模型或代码任务，并对各类任务进行多方位运维管理的全过程。 | |
智能研发 | 智能研发通过维度模型和自动化代码开发，提高了开发效率。其中，维度建模框架通过维度表、事实表、原子指标等组件实现了业务定义的标准化；自动化代码生成则是在完成建模设计后，系统能够自动生成可执行的SQL代码。与此同时，概念模型作为对企业业务的抽象与简化，既能更直观地理解业务的核心本质，又为此基础上构建相应的数据模型提供了支持。概念模型的构建过程是从宏观视角逐步深入到局部细节的过程，涵盖了业务板块、数据域和业务实体等方面。 | |
智能运维 | 智能运维有效解决了传统运维在提前预警和根据任务重要性进行精准调控等方面的不足。您可以通过基线运维和任务限流配置，实现对基线实例的监控与运维，并对任务的优先级或并发数量进行有效限流。 | |
实时研发 | 实时研发通过产品化封装实时引擎，提升了开发和运维效率。在实时研发过程中，采用元表与Flink SQL实现低代码开发，同时提供可视化调试工具、镜像表的统一映射、生产与开发模式的隔离以及全链路可视化监控任务状态等一系列功能。 |
标签平台
功能 | 演示 | 描述 |
标签平台 |
| 标签工厂通过构建从标签创建到服务的全链路，为企业数据研发团队及开发工程师提供一站式的标签开发和服务平台，适用于多种场景（如风控、营销）。标签平台具备离线、实时及服务标签的开发、管理、探索和服务能力，旨在赋能上层各端业务应用，帮助企业沉淀标签资产，从而实现标签开发的高效、易于查找、便于使用和管理。 |
资产治理
功能 | 演示 | 描述 |
数据标准 |
| 数据标准是为业务、技术和管理提供服务以及支持，确保数据在采集、存储、处理、共享全生命周期中的一致性、准确性和可用性；落标映射规则通过定义标准属性和资产对象元数据字段的匹配关系，将数据标准与资产对象进行关联，是资产对象进行落标评估的前提条件，确保数据在使用中符合标准的规范。 |
数据质量 |
| 数据质量是数据在准确性、完整性、一致性、及时性等维度上满足业务需求的特性，是衡量数据是否可靠、可用的核心指标，Dataphin提供质量监控规则配置、调度配置、智能报警、质量报告等功能，为数据开发及使用提供全套的数据质量解决方案；并运用治理工作台对数据质量问题提供问题反馈、问题整改、加入白名单等闭环管理。 |
数据安全 |
| 数据安全是通过技术、管理等手段，确保数据在采集、存储、传输、使用及销毁全链路过程中，免受泄露、篡改、破坏或丢失的保护机制，Dataphin提供了数据生命周期中统一的敏感数据识别与保护能力。通过数据分类分级、识别规则、安全算法等功能，帮助客户建立完善的数据安全体系，确保数据使用的机密性、完整性、可用性以及安全合规性。 |
资源治理 |
| 资源治理具备资源统计分析能力，可智能识别当前系统内低价值的数据资产和数据任务，并进行优化提示。您可以使用治理工作台，实现资源高效利用、全局把控计算与存储成本与合规性保障，支持业务稳定运行与可持续发展。 |
元数据采集 |
| 元数据是描述数据的数据，用于描述数据的内容、结构、来源以及关系等，帮助理解、管理和高效利用数据资源。Dataphin 支持元数据功能，通过从不同业务系统中抽取、加工以及集中存储和管理元数据，以支持数据治理，并加强组织内部数据的组织、检索和分析能力。 |
资产运营
功能 | 演示 | 描述 |
资产目录 |
| 资产目录将元数据中心采集到的元数据，经过资产专题统一纳管，再通过自动上架或手动上架方式上架到资产目录，方便业务人员进行资产盘点、数据检索、查找、资产消费。 |
数据服务
功能 | 演示 | 描述 |
数据服务 |
| 数据服务是将数据以标准化、可复用的方式封装API、接口或应用的功能，提供给内外部业务人员按需调用的技术或机制。您可以通过数据服务的开发、调用、运维的全生命周期管理，实现数据资产从存储到应用的价值体现。 |
管理中心
演示 | 描述 | |
行级权限 |
| 通过行级权限可以按行管控不同用户针对同一张表的数据查看范围，保证不同角色只能查看自己所需的数据，无需创建视图或拆分子表使用，降低维护成本的同时有效保障数据安全。 |
自定义资源组 |
| Dataphin支持调度资源分组管理的功能。您可以将资源划分为不同配额的资源组，不同资源组之间的资源配额互相独立，并为项目下的任务分别指定可使用资源组，从而保障核心任务的资源不被抢占，同时也提升资源利用率。 |
跨租户发布 |
| 跨租户发布通过一键实现任务、模型、配置的跨环境迁移，使环境隔离与数据治理变得高效、安全且可控。该功能适用于租户间的任务迁移，以及在强监管行业中所需的开发、测试、生产环境的隔离等场景。 |
