这三项动作形成了阿里云进攻的飞轮效应，因为技术红利和规模形成成本优势，给予阿里云充分的降价空间，而降价和产品能力的开放将吸引更多伙伴与阿里云合作，扩大市场规模，从而带来更大的价格空间。在当前的智能化浪潮下，阿里云可以为伙伴提供更有优势的算力价格和大模型能力，推进AI大模型的产业落地，这也将带动更庞大的云市场规模。在不断降价的过程中，阿里云所期待的是联合更多分销商和集成商一起，扩大云的用户基数和规模

DWD层：明细数据层（Data Warehouse Detail），一般和ODS层一样，但是会采用维度退化的方法，将维度退化至事实表中，减少事实表格和维度表格的关联，提高表格的易用性。ODS层：操作数据层（Operational Data Store），基本上是数据的源头，我们在这一层只做简单的数据清洗，不做业务逻辑处理，存储所有我们能够存储且需要存储的数据。二是数据中的配置属性数据，如在某表格的

数据治理是一个长期工作，需要相关从业者根据企业的数据现状和管理模式去构建和调整，建议边做实践边总结归纳，小步慢跑是一个很好的方式。数据治理是个长期过程，会跟随着企业数据的规模和数仓规划的变更同步调整，部分功能可能会在短期内卓有成效，完整体系搭建短期很难实现。你的数据有没有被合理利用？长效机制，规范数据管控流程，提升数据质量，促进数据标准一致，保障数据共享与使用安全，从而提高企业运营效率和管理水平。

数据安全是企业数据建设必不可少的一环，我们的数据都存储在大大小小的磁盘中，对外提供不同程度的查询和计算服务。如何盘活数据，形成数据资产，提供完整的数据资产全景视图，可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。大白话理解，我们需要在组织内定义一套关于数据的规范，好让我们都能理解这些数据的含义。元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，通俗理解，元数据就是描述数据的数据。数据标准是保障数据的内外部使

图8是基于权限模型设计的权限产品DEMO，核心思路来源于ABAC模型的改良，我命名为TRFAC模型，即基于“对象-资源-条件-行为”的权限控制，描述了“XX对象（人/应用/组织/角色等）对 XX资源（页面/菜单/按钮/数据等）在 XX条件/因素（城市=北京等）下拥有 XX行为类型（增删改查等）的权限”。测试系统，创建测试账号，用于系统测试。身份认证包含账号和认证两个部分，如图4，其中账号就是管控对

传统企业在推进数字化转型的过程中，需要正视当前企业的现状，包括企业内部的观念、业务团队的创新度、IT技术团队的技术水平、企业内部的组织架构、竞争对手的行动方案等，因此企业是否能够定义企业数字化转型要解决的问题显得尤为重要，合适的节奏、敏捷快速的执行可以确保转型进程正常推进。当企业理解了数字化转型的本质，明确了数字化转型的目标，制定了企业战略层面的顶层设计之后，基于阿里巴巴智能商业理论的“数字化成熟

再举一个简单的例子，“活跃”这个指标，在不同公司的定义是不同的，因为每个公司的运营模式多多少少会有些差异，根据实际情况选择合适的“活跃”口径能够帮助监测企业的实际运营情况。无法量化数据问题的严重程度 - 在同一时间内，企业内的数据问题极有可能并发，但是用于修复数据问题的人力、精力是有限的，这就要求企业需要有一套自己的数据问题分级机制，区分数据问题的紧急程度，分优先级、有先后地解决问题，而不是如灭火

随着机器学习技术的引入和元数据的应用，目前数据管理和集成已开始呈现出一种新趋势，即更加注重数据的“关联”（如上右图所示），也就是指无论数据是在本地、云端、某个设备感应器上或任何地方，我们都可以在数据保留在原地的情况下，将它们关联起来，而无须采集到特定地方。在未来增强式的数据管理的环境中，自动发掘数据、透过机器自动意识识别数据中的价值、认定有价值的数据、分析数据、自动采用适合数据的安全措施、分享数据

图8是基于权限模型设计的权限产品DEMO，核心思路来源于ABAC模型的改良，我命名为TRFAC模型，即基于“对象-资源-条件-行为”的权限控制，描述了“XX对象（人/应用/组织/角色等）对 XX资源（页面/菜单/按钮/数据等）在 XX条件/因素（城市=北京等）下拥有 XX行为类型（增删改查等）的权限”。测试系统，创建测试账号，用于系统测试。身份认证包含账号和认证两个部分，如图4，其中账号就是管控对

性能、成本方面极大提升（MaxCompute 完成了核心引擎的全面升级和性能跳跃式发展，连续三年刷新 TPCx-BigBench 世界记录），数据管理能力空前增强（数据中台建模理论、智能数仓），企业级安全能力大为繁荣（同时支持基于 ACL 和基于规则等多种授权模型，列级别细粒度授权，可信计算，存储加密，数据脱敏等），在联邦计算方面也普遍做了增强，一定程度上开始将非数仓自身存储的数据纳入管理，和数据