网易数帆大数据产品Q4季报-Easydata 7.0正式发布

小龙虾来了

数据开发治理平台Easydata 7.0版本正式发布！
重磅推出两款全新子产品：发布中心、UDF Studio，助力提升跨环境资源发布效率与UDF使用便捷性。
数据治理体系升级、产品架构深度优化、交互视觉全新升级、产品性能大幅提升、用户手册和FAQ线上化、子产品使用体验持续优化。
从用户角度出发，让您的使用更便捷更流畅，您的声音我们关心！

PART1 新产品发布让DataOps体系更加完善

发布中心：跨环境发布的神兵利器，高效解决多套环境间资源发布问题
产品介绍：发布中心支持在网络打通场景下多环境的资源发布，包括离线开发任务、Hive表DDL等。针对有较高测试环境和生产环境隔离需求的客户，可以使用“任务发布”的产品能力，来实现跨环境的资源发布。
UDF Studio：统一函数管理，让函数使用更便捷
产品介绍：UDF Studio是EasyData的UDF统一管理中心。UDF Studio支持注册、管理和申请UDF，在离线开发、自助分析、数据服务、实时开发均可使用UDF Studio管理的UDF。
PART2 全新升级数据治理体系

在传统数据治理的基础上，网易数帆提出“开发治理一体化”的核心思想，将数据治理的过程前置到数据开发环节，确保生产出来的数据就是符合标准和规范的，同时，结合数据中台的构建思想，打破烟囱式数据架构，构建统一的指标管理体系和企业公共数据模型层，通过服务化的方式对外提供服务。

核心特色：
（1）开发治理一体化：“先设计、后开发、先标准、后建模”，实现开发过程标准化，提升开发效率
数据开发与治理一体化是将数据治理的过程融入到数据开发的全生命周期中，强调“先设计、后开发、先标准、后建模”的原则，其目标就是将数据治理的流程与数据开发的全生命周期相融合，在数据开发过程中，完成数据治理。通过指标和数据标准的定义实现“规范即设计，设计即开发，开发即治理”的开发治理一体化理念。通过开发治理一体化，帮助用户在开发过程标准化，增强开发任务的复用性，提升开发的效率，解决企业在进行传统数据治理后置的问题。


（2）端到端的数据治理：数据治理的持续闭环，确保数据资产的长效治理
网易数帆根据客户的需求场景、结合内部数据治理产品工具，将流程建立在工具的基础上，制度建立在流程的基础上，管理建立在制度的基础上，形成全链路的端到端的数据治理体系。数据治理是一个长期、可持续的过程，因此需要在治理活动的各个环节做到闭环，保证治理的结果切实落地。传统数据治理只考虑如何治理数据，缺乏数据治理过程中发现问题、解决问题的流程和方法，无法对治理进行闭环。端到端的数据治理从治理的发起，经过注册、发布流程进行上线，同时结合反馈机制、工单系统对有问题的治理项进行持续跟踪及闭环，确保治理内容有相应的反馈机制，确保数据资产的长效治理。  
（3）湖内湖外统一治理：形成物理分散、逻辑统一的中台架构，支持用户按需选择存储方案
湖内湖外统一治理通过构建一个逻辑层面的数据湖，实现统一的元数据+分散的物理存储，避免不必要的物理数据入仓（湖），从而确保用户在不进行数据和任务迁移的场景下，将不同数据平台进行统一管控，为用户提供统一数据源、统一元数据、统一数据开发、治理以及查询分析。


（4）数据治理360：提供大数据资产健康评估体系与优化工具平台，帮助用户降本提效、省钱省力

• 明确治理范围
  

数据治理围绕数据的全生命周期进行展开，因此在数据生产阶段，需要对需求进行分析，明确业务口径，对数据进行规范采集、任务开发和监控运维；在数据消费阶段，涉及到快速的查找数据，对数据的分析和对数据质量的探查；在数据管理过程中，包含权限和成本管理等。整个流程涉及到成本、标准、质量、安全和价值，各个阶段都会面临对数据的治理工作。

• 量化数据价值
  

明确了数据治理范围后，然后是对于数据治理价值的量化。基于数据的全生命周期，包含了成本、质量、安全、标准和价值五个方面，针对每个方面都要有可量化的指标项。对于成本，包括计算和存储成本的费用量化，对无用数据的下线治理等；对于价值，需要能够评估每个数据模型、数据报告和API的价值；对于质量，包含监控任务覆盖了多少稽核规则、涵盖了多少强弱规则；对于标准，需要对指标和模型进行规范化定义；对于安全，包含数据安全登记和数据权限的治理等工作。

• 体系化的数据治理
  

数据治理不是一个临时性要做的工作，从数据生命周期的全过程到治理体系的健康运行，需要一个长效的治理机制来保证，最后就是体系化的数据治理。体系化数据治理的第一个环节是发现问题，从成本、标准、质量、安全和价值五个方面，明确需要进行治理的内容；然后是基于需要治理的内容配套专题的治理工具，比如对无用数据的推荐下线、对表生命周期的管理、对计算任务的优化等；最后，对治理持续运营、持续沉淀，包括推送整个项目、个人的资产账单，数据治理的红黑榜，并将资产健康分和个人的任务优先级或资源申请等挂钩，此外，企业内部可定期举办数据治理、业务线专项治理等活动来持续运营产品功能。整体通过发现问题-->解决手段-->持续运营和持续沉淀形成资产治理的闭环。


PART3 产品架构优化

（1）“实时开发&实时运维”融入EasyData，跨产品跳转不再割裂
“实时开发&实时运维”与EasyData入口统一、域名统一、用户和角色管理统一、视觉统一、项目-集群维度统一。
（2）“数据测试中心”合入“数据质量中心”，数据质量支持独立调度能力，产品功能更强大
“数据测试中心”合入“数据质量中心”后，新增形态探查和数据比对任务任务类型；利用数据测试中心的数据比对能力，打造跨字段跨表一致性规则，填补质量规则模板在一致性维度的空白。
（3）“数据资产中心”更名为“数据治理360”，“数据地图”更名为“数据资产地图”，产品定位更明确。
PART4 交互视觉升级

（1）字体阶梯调整（主文本字号：14→12，标题字号16→14），提升易读性与屏效比


（2）产品级色彩体系调整（品牌色调整，同步推出其他中性色与功能色），色彩呈现更美观


（3）页面间切换增加渐入渐出动效，页面切换更顺滑


PART5 产品性能提升

网页加载速度提升8.9%
重点优化工作：

• 优化接口请求策略和静态资源请求策略，提升页面打开速度。具体策略为：减少接口串行请求的个数，前端静态资源采用分包策略优化资源请求速度。重点优化子产品：安全中心、实时开发、实时运维
  
• 接口响应提速优化，加快数据展示到页面的速度，其中包含了依赖的底层服务性能优化工作。重点优化子产品：安全中心、标签画像、元数据中心
  
• 数据表格组件渲染方案优化，从5s提高到1s内。重点优化子产品：数据服务、标签画像。
  

PART6 用户手册和FAQ线上化

客户环境如能访问外网，即可通过EasyData首页或导航栏右上角点击“用户手册”跳转有数学堂查看用户手册和FAQ。
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