时间：2022-03-09 12:33:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-09 12:33:01 来源：行业动态
数据治理也好、数据中台也好，从来也不是一个从象牙塔里想出来的产品，而是经过很多年磨出来的。阿里巴巴的数字化转型也经历过刀耕火种的年代，每个业务团队维护多套Hadoop集群，像一个个小作坊：有什么用什么，需要什么加什么，各种技术组件像搭积木一样逐渐堆砌起来。而在这个过程中，经常会非常痛苦，平台发布了一个新的功能，不知道什么原因把另一个组件搞挂了，然后技术人员花很长时间去排查另一个组件有什么问题，修复了一个组件，发布了一下，又把另一个搞挂了，问题不断冒出就像按下葫芦浮起瓢，好像永远没有尽头。于是，阿里巴巴开始轰轰烈烈的平台统一计划，搭建起了大平台，把开源的架构改成自研的架构，数据逐渐都迁移到MaxCompute上。这个时候数据中台的概念也开始在集团内推广，逐渐将3个ONE的数据中台方法论落地到DataWorks，完成了阿里巴巴整个数据中台的搭建。至此，从核心的电商天猫淘宝，到饿了么、优酷、盒马等各个业务团队都在同一套大平台上进行一站式的协同数据开发。但是随着大平台的普及，使用的人数越来越多，数据的治理也会越变得更加复杂。在不断产生成千上万张表中，企业无法知道有多少条不规范的语句像白蚁一样正在消耗大量的计算资源；有多少张表正在重复地被复制，制造表象的数据繁荣；有多少脏数据在不断生产污染数据的质量；有多少张表正在被不断申请权限使用，面临数据安全的风险。这些问题都对大平台提出了严峻的挑战。于是，大平台逐渐往敏捷制造不断演进，通过全链路的数据治理能力，以全局的视角进行管控，并同时实现数据的决策的下放。关键词：平台,敏捷,制造
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