初识DataWorks
一、产品概述
DataWorks是阿里云推出的一款端到端的大数据开发与治理平台。自2009年起，DataWorks在阿里巴巴集团内部开始孵化，并在2015年正式迁移到云上，为各类企业、政府及组织机构提供大数据平台建设的服务。它不仅是一个数据治理平台，还包含了丰富的一站式大数据研发工具，因此也被阿里云称为数据中台的一部分。
二、核心功能
- 数据集成：支持复杂网络环境、丰富数据源之间的数据传输与上云。
- 数据质量：通过表级别、字段级别监控规则定义，第一时间感知脏数据，并支持37种内置监控规则和可扩展的自定义规则。
- 智能监控：一键实现复杂工作流的全链路监控报警配置，确保核心数据准时产出。
- 数据地图/数据管理：提供强大的数据搜索、数据类目、数据血缘等能力。
- 数据资产管理：统一管理整个平台的数据表、API等各类数据资产。
- 数据安全：提供数据资产识别、敏感数据发现、数据分类分级、脱敏、访问监控、风险发现预警与审计功能。
- 数据开发：支持在线批处理、流处理和机器学习等多引擎任务开发，构建复杂的调度依赖，提供开发、生产环境隔离的研发模式。
- 实时分析：提供基于电子表格的快速、灵活的即时查询。
- 数据服务：零代码快速生成Serverless化的API，支持HTTP方式完成接口调用。
- 应用开发：基于Web端的组件拖拉拽轻松构建数据应用。
三、技术特点
- 全面的数据治理能力：DataWorks提供数据资产、数据分析、数据质量、智能监控、数据安全等数据治理功能，帮助企业构建符合完整性、一致性、正确性、安全性的大数据体系。
- 端到端的数据开发能力：基于大数据计算引擎（如MaxCompute、Hologres、EMR等），提供数据仓库、数据湖和数据湖仓库解决方案，支持离线与实时数据分析。
- 可视化的开发界面：提供可视化的代码开发、工作流设计器页面，无需搭配任何开发工具，简单的拖拽和开发即可完成复杂的数据分析任务。
- 强大的调度能力：提供全面的托管调度服务，支持按照时间、依赖关系的任务触发机制，确保每日千万级别的任务按照DAG关系准确、准时运行。
四、应用场景
DataWorks广泛应用于政务、金融、零售、互联网、汽车、制造等行业，助力企业实现数字化升级和价值创造。具体应用场景包括但不限于：
- 电商离线数仓构建：通过DataWorks快速构建电商离线数仓，实现数据的存储、处理和分析。
- 新零售数据中台建设：依托阿里云大数据平台，低成本地建设新零售数据中台，并构建实时大屏、商家画像等应用产品赋能商家客户。
- 数仓规范化设计：利用DataWorks数据建模进行整个数仓的规范化设计，让数据仓建设从“人治”走向“法治”。
五、产品优势
- 功能完整：15年大数据建设沉淀完整的平台，覆盖数据开发治理的全生命周期。
- 简单易用：开放灵活的IDE体验，SQL为主数据开发方式智能生成SQL命令。
- 安全稳定：经过金融领域专业级别的考验，提供金融级数据安全保障。
- 开放兼容：支持多种大数据引擎绑定，开放OpenAPI定制化对接能力。
产品体验
本次体验涉及到两个板块，一个是基于DataWorks和MaxCompute实现对用户画像的分析，一个则是新版Data Studio数据开发平台以及智能助手 Copilot的体验。
开通试用
针对老用户可以参照如下方式进行购买：
进入DataWorks服务开通页，地域选择华东1（杭州）、基础版、按量付费，其他默认。
勾选服务协议，点击确认订单并支付。
校验通过后，点击下一步。
价格清单确认无误后，点击下一步创建订单。
在支付页面，点击支付即可。
当出现下图这个页面时，就表示DataWorks服务已成功创建。
如果你是新用户，则可以直接通过活动首页的产品试用链接开通：
在产品开通页面填入资源组名称，因为试用默认只有一个可用区，所以这里保持默认。
如果是首次试用DataWorks产品，这里需要先关联角色，点击创建关联角色即可。
确认如上信息无误后，点击立即试用。
点击页面的管理试用，可以在费用与成本中看到试用详情。
由于用户画像分析需要用到MaxCompute，这里也需要一并开通试用。进入产品控制台，点击立即开通。
这里唯一需要注意的一点就是，产品的可用区要保持和DataWorks一致，比如这里的华东2（上海）。
提交后，进入下一步
继续下一步
在支付页面点击立即支付即可。
出现下图就表明开通成功。
实践体验
首先进入DataWorks管理控制台，如果你是刚完成产品试用的提交，此刻可以看到服务正在启动中。
待状态变成运行中后，就可以开始为资源组配置公网访问了，因为默认创建的通用型Serverless资源组是不具备公网访问能力的，需要通过公网NAT网关添加EIP的方式，为资源组绑定的VPC，使该资源组获得公网访问能力。
这里我们先来到专有网络的控制台，创建一个公网NAT网关。（这里尤其要注意的是可用区不要选错了）
在公网NAT网关配置中，选择DataWorks资源组绑定的VPC和交换机，这个信息可以在DataWorks资源组列表的详情页中看到，参照如下：
访问模式选择VPC全通模式（SNAT），并选择新购弹性公网IP。
创建完关联角色后，在下一页完成信息确认，点击立即开通。
提交后，资源开始创建，这里需要稍等片刻。
服务创建完成后如下
接下来我们需要创建一个默认的工作空间，进入DataWorks控制台，点击创建工作空间，参照下图配置即可。（如果你是新用户，在领取试用时就已经开通了默认的工作空间，此步骤可忽略）
- 这里要注意的一点是默认开通的工作空间是简单模式，也就是只有生产环境，没有进行生产和开发环境的隔离，但完成用户画像分析的步骤里使用的是生产和开发隔离的，所以这里要将简单模式进行升级为标准环境
接着，进入MaxCompute控制台，新建两个项目，参照下图进行配置即可。（这里两个的作用不用，一个用于生产，一个用于开发）
紧接着进行MaxCompute数据源的绑定，官网提供了两种绑定的方式，下面将挨个展示。
- 第一种方式就是在DataWorks的工作空间进行绑定，如下：
新建计算资源，选择MaxCompute。
填入数据源名称，并勾选MaxCompute项目名称。
点击“新建计算资源并绑定数据开发”后，就可以看到绑定的数据源信息了。
- 另一种方式则是通过工作空间的快速进入——数据开发，后面的步骤则是相同的，就是入口不一样而已。
完成上述步骤后，接下来就可以开始用户画像的任务开发了，这里可以参考下官网提供的流程设计图，先了解下时如何实现的。
进入ETL工作流模板页面，找到网站用户行为分析模板，单击查看详情。
在详情页，单击载入模板。
参照下图进行配置，完成后点击确认。
此刻可以看到任务已经开始，数据开始导入。
大约5分钟后，载入成功，如下：
点击前往查看，可以看到整个的业务流程。
双击业务流程画布的任意节点，可查看该节点的内容详情。
由于通过模板导入的已经时完整的业务流程，所以这里我们直接运行，开始用户画像的分析。
待所有节点运行成功后，单独运行最后一个节点，即可查看分析结果。
运行正式开始前会有一个费用的预估显示，这里直接点击运行即可。
运行完成后，查询结果如下。
到这，一个完整的用户画像分析的实践就完成了。以上实践可以简称为一键体验版，比如数据集的导入是直接通过模板载入的。这里官网文档还提供了折腾版的教程，也可以简称为手动版教程，感兴趣的伙伴可以自行点击链接前往了解学习。
新版体验
- 新版Data Studio
新版Data Studio和旧版的Data Studio相比，最直观的差异在于界面上，比如新版拥有欢迎页，新版有手动切换主题色功能、新版侧边导航功能名称采用了悬浮可见等，实际功能使用上差异并不大。对比截图如下：
作为用户来讲，新版给人的感受最大的一点就是更切合实际需求了，将数据开发全流程纳入了平台管理。
体验新版可以直接在创建DataWorks工作空间时，打开下图的按钮。
- DataWorks Copilot
参加DataWorks Copilot公测，需要在Copilot公测确认弹窗中进行确认，如下：
在确认如上协议后，就可以免费体验DataWorks Copilot的功能了，如下版本或者区域就无需额外申请了。
- DataWorks版本为：基础版、标准版、专业版或企业版。
- DataWorks项目空间所在地域为：华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华北3（张家口）、华南1（深圳）或西南1（成都）。
当前DataWorks Copilot入口已覆盖：数据开发（DataStudio）、数据分析、数据服务。下面我们就拿上述的用户画像分析来体验一番。
在平台右上角直接点击Copilot图标即可开始体验，如下图右侧展示的。
除了上述方式唤醒外，还可以直接在编辑窗口右键选择，如下：
还有一种最快捷方便的方式，就是直接按下Ctrl+I键，如下提示
如果你是第一次使用，不晓得如何下手，不用焦虑，官网友好地提供了演示视频和使用文档，如下：
从Copilot首页来看，它能辅助开发者完成代码生成、代码解释、代码问答和快捷找表。下面就按照这个功能项逐个快速体验。
- 代码生成
针对ads_user_info_1d用户信息表，新增两个字段，右键选择Copilot——SQL生成，如下：
点击生成后，可以非常快速地写成，还是不错的。但你会发现一个问题，就是将生肖理解成了星座，使用了同样的列名zodiac。
- 代码解释
右键选择Copilot——SQL注释，如下：
- 代码问答
右键选择Copilot——SQL Chat，也就是智能问答,比如下面的这段SQL我看不太明白，让Copilot解释下。如下：
- 快捷找表
这个功能就非常直观了，看字面意思就是找表，实际也是这个，通过关键字来找到关联的数据表。如下：
除了上述主要的四个功能外，实际上还提供了其他多种功能，在DataWorks Copilot窗口点击点击“/”即可，如下：
通过以上体验，可以非常直观感受到DataWorks Copilot作为阿里云DataWorks平台推出的一款基于大模型的智能SQL编程助手，在提升数据开发工程师和数据分析师在SQL开发和分析方面的效率和体验非常不错。可以简要总结为如下几点：
- 提高SQL开发效率：DataWorks Copilot通过自然语言生成SQL（NL2SQL），将用户输入的自然语言描述来查询或分析数据，自动生成对应的SQL语句，大大减少了手动编写SQL代码的时间。还能提供智能代码提示建议，帮助用户更快地编写和修改SQL代码。
- 增强SQL代码质量：DataWorks Copilot可一键为SQL代码生成注释，提高代码的可读性和可维护性。当SQL运行报错时，Copilot还提供一键纠错服务，帮助用户快速定位并修复错误。
- 简化繁琐复杂操作：DataWorks Copilot可以提供通过自然语言快捷找表的功能，解决了业务人员在实际工作中找表难的问题。
- 无需部署方便快捷：有了DataWorks Copilot后，遇到SQL代码有关的疑难均可以一键唤醒得到智能答复，以前可能需要借助第三方工具或者网络搜索实现。
然而，从当前体验来看，还存在如下几个不足之处：
- 由于Copilot生成的代码依赖于其训练的机器学习模型，可能存在准确性不足的问题。比如上面操作上对于生肖和星座的理解就不是非常好。
- Copilot的使用对于开发者们有一定的技术要求，如果用户对SQL不够了解，可能无法正确理解Copilot生成的代码或充分利用其功能。
写在最后
核心价值体验
- 智能开发革命性提效
Copilot代码助手在SQL生成、注释补充、错误修复等场景表现突出，复杂查询编写效率提升约30%。实测中，自然语言转SQL的准确率达85%以上（如输入“统计用户地域分布”自动生成分区查询代码）。
多模型自由切换支持DeepSeek-R1-671B等大模型，针对金融级敏感数据场景，可选择国密算法SM3脱敏，兼顾效率与安全。
- 用户画像分析模板化落地
通过预置模板5分钟完成数据导入（ods_raw_log_d → dwd_log_info_di → ads_user_info_1d分层加工），自动生成画像宽表，减少手动ETL开发量。
数据质量模块自动监控源表变更及脏数据，如ods_raw_log_d字段完整性校验，降低分析偏差风险。
- 新版Data Studio体验升级
对比旧版，全流程开发视图整合数据建模、开发、运维闭环，任务依赖可视化拖拽效率提升40%。
触发式工作流（2025年7月新增）支持事件驱动任务，满足实时营销场景需求。
实践痛点与优化建议
- 环境配置复杂度高
新用户易忽略标准/简单模式差异，需反复切换环境（如画像分析需标准模式，但试用默认开通简单模式）。建议：活动文档增加模式选择指引弹窗，开通时强提示。
- Copilot语义理解局限性
星座与生肖字段混淆（如将zodiac误识别为星座而非生肖），反映模型对业务语义理解不足。建议：开放自定义词典训练接口，支持企业注入领域知识。
- 实时处理能力待加强
日志流处理延迟超500ms，难以支持秒级用户行为响应。期待：结合Flink引擎深度集成，提供流批一体解决方案。
综上，DataWorks通过智能编程助手+开箱即用行业模板，显著降低大数据开发门槛。建议优先体验Copilot SQL生成与画像分析模板，1小时内可完成从数据接入到画像产出全流程。后续可关注实时流处理与多智能体编排能力演进。
