本文将为您概要介绍DataWorks主要子模块的功能及基本使用场景。
使用流程与主要子模块
DataWorks为您提供从端到端的一站式数据开发治理平台，数据处理流程主要包括以下几个阶段。
各个阶段DataWorks的主要子模块如下。
数据集成
子模块：数据集成
功能说明：
数据集成是稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，致力于提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动及同步能力，支持离线、实时、以及两者混合的同步方式，同时具备表级别粒度以及库级别粒度的同步控制，例如，全增量数据实时同步，整库离线同步等。
使用流程概览：
参考文档：数据集成概述
数据建模与开发
子模块：数据建模
功能说明：
数据建模是全链路数据治理的第一步，沉淀阿里巴巴数据中台建模方法论，从数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四个方面，以业务视角对业务的数据进行诠释，让企业内部实现“数同文”的快速理解与流通。
使用流程概览：
参考文档：DataWorks数据建模
子模块：数据开发（DataStudio）
功能说明：
数据开发（DataStudio）是一站式大数据开发平台，支持在线开发MaxCompute、EMR、Hologres、CDP、ADB等多种大数据引擎的数据处理任务。它集成了强大的任务调度能力，能够支持千万级的任务混合编排和调度。它还提供了一套任务发布的管控流程，保障任务产出的稳定性。
使用流程概览：
参考文档：数据开发概述
子模块：运维中心
功能说明：
运维中心是一站式大数据运维、监控平台，支持实时查看任务的运行状态，并为异常任务提供智能诊断、重跑等运维操作。它提供智能基线功能，帮助您解决重要任务产出时间不可控、海量任务监控难等问题，保障任务产出的时效性。
使用流程概览：
参考文档：运维中心概述
子模块：数据质量
功能说明：
数据质量针对数据研发的全链路，保障数据可用性。通过对数据质量规则的高效校验，以及与任务调度流程的紧密结合，可以帮助用户第一时间发现质量问题、有效防止数据质量问题扩散，为业务提供高效、可靠、可信赖的数据。
使用流程概览：
参考文档：数据质量概述
数据分析
子模块：数据分析
功能说明：
DataWorks数据分析可帮助您在线洞察分析、编辑和分享数据。包括SQL查询、电子表格等功能。
使用流程概览：
参考文档：数据分析概述
数据治理
子模块：数据地图
功能说明：
DataWorks数据地图提供了企业级数据管理平台，能够基于统一元数据的底层建设，提供数据对象的管理和盘点的能力，以及数据对象的快速查找和深度理解的能力。
使用流程概览：
参考文档：数据地图概述
子模块：安全中心
功能说明：
安全中心是集数据资产分级分类、敏感数据识别、数据授权管理、敏感数据脱敏、敏感数据访问审计、风险识别与响应于一体的一站式数据安全治理界面，帮助用户落地数据安全治理事项。
使用流程概览：
参考文档：安全中心概述
子模块：数据治理中心
功能说明：
数据治理中心针对多个治理领域，通过数据领域规则沉淀、自动识别资产待优化问题项、覆盖事后及事前的治理优化策略等方式帮助用户主动式、体系化完成数据治理工作。
使用流程概览：
参考文档：数据治理中心概述
数据服务
子模块：数据服务
功能说明：
DataWorks数据服务旨在为企业提供全面的数据服务及共享能力，帮助企业统一管理面向内外部的API服务。
使用流程概览：
参考文档：数据服务概述
其他子模块
场景与子模块 | 功能说明 | 相关文档 |
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