作者：张骞 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com
近期公司采购了阿里云智能数据构建与管理产品Dataphin，推广大数据和IT部门使用，说需要统一数据研发规范性，还要释放数据生产力，提高业务需求响应效率，作为大数据部门一个小分析师，有幸也体验了这个阿里云上神秘的产品，看看是哪里比较厉害，替代了原有的数据研发平台。
看外界宣传文章，说Dataphin主打OneData体系——OneModel、OneID、OneService，是阿里巴巴数据中台实践产品，听起来很有意思，本人就自己体验大概分享下优劣。
以下均基于个人经历背景、基于11月升级前的公共云版本，表达个人观点，不喜勿喷。
下面将以满分5分，对Dataphin打分。
功能完备性 评分：4.2分
点评：满足基本需求，部分功能待提升
概要：
从数据引入到数据最终使用，全套功能齐全：成员管理、计算设置、数据源配置、项目配置、数据引入同步、规范建模研发、代码&函数&资源开发、发布管理、运维管理、资产查找、资产可视化、资产权限。大数据建设，用一个Dataphin即可。
虽然基本需求都可以满足，但是部分业务场景，比如批量的调度节点操作、部分数据源同步，目前还不支持。
主要几块功能体验大概如下：
支持生产开发的研发模式
可以配置生产和开发环境隔离的研发模式，开发环境对象需要发布到生产环境才能生效，这样可以最大程度保证数据生产的稳定性。
支持14种数据库读写同步
官方目前支持了MySQL、PG、MongoDB、ADS、HBase、Vertica等14种数据库，还是很齐全的，上云的业务数据库基本都可以支持。
数据同步配置简洁，支持可视化的表单配置方式，也可以编写SQL清洗规则。
编辑器功能较全
脚本语言，Shell内置了一些常见python库使用，比较方便。
SQL代码，支持编辑器内智能提示，尤其逻辑表雪花模型式的提示和代码使用，比较方便快捷。
运维监控功能较全
日周月和小时分钟调度已经支持，DAG图也清晰容易操作（依赖上周期，也会特别标识，逻辑表调度任务会区分出来）。
基本的重跑、终止等等都可以进行，也可以做生产任务的监控报警。用起来还是挺顺手的。
资产功能体验不错
支持计算引擎里大数据计算存储MaxCompute的元数据采集解析，有个资产全景，可视化查看全局数据资产，这个还挺炫酷的。
资产元数据目前有基本的表结构、读写时间、关联任务、读取次数和存储量等，支持追溯字段粒度血缘关系，但是字段粒度的血缘关系不全（尤其物理表相关的），这个很有用，还是希望优化下。
支持数据探查，但是探查速度较慢。
关于创建项目的两三事
这个需要小吐槽下，所有工作开始之前，最重要的就是创建项目！但是目前步骤比较繁琐，让人有点晕。大致步骤就是：
①去MaxCompute创建Project（现在是基于Dataworks操作，还需要先开通Dataworks，有点烦）；
②配置计算源；
③最后创建Dataphin的项目
这是什么神开端，为什么不能像PAI机器学习那样，直接在Dataphin新建项目，同时联动创建个MaxCompute Project呢？！不过还好，只是低频操作，希望后面可以改进下。
其他期待
目前研发流程还是比较复杂的，作为小企业，有时候不需要生产环境、开发环境两套，研发求的便捷，同时多配置一个计算源用于开发环境，也导致不必要IT资源开支。
数据同步灵活性还需要提升，OSS、DB2、SAP HANA等不支持，不支持脚本化配置清洗规则等。此外，如果同步数据量过大，也无法设置计算资源大小，大数据量做数据同步，头有点秃，最后只能写Shell脚本，但是Shell连接外部数据源需要显示填写AK信息，有些不安全、不便捷。
公共云有安全限制，Shell可安装引用的外部资源大小有限，不是很友好。
关于MR和Spark脚本，现在不支持调试，函数也不支持调试，比较太麻烦了。
关于SQL语法编辑器提示偶尔有些卡顿，期望可以持续优化下；另外建议支持编辑器改颜色等，长期黑色背景看累了,可以切换。
运维不支持看运维大盘，不支持批量管理任务，监控报警配置规则有限，不支持基线管理任务。
数据产出质量不能监控，比如空表、主键不唯一等等，现在都需要人工写Python实现。
（关于批量的问题，用到的时候才发现真的是企业级刚需，举个例子，有一次有个小伙伴离职，目前，我需要一个个找到他负责节点再转移负责人……关于基线的问题，有一批任务是Boss要看的，现在只能人肉盯是不是到点能运行完成，或者配置前置的一些定时的Shell任务做监测，任务失败就报警，达到监控目的）
权限不太用。（比如自己负责的表，还要自己审批下，申请其他资源，审批人是随机的…）
不支持配置数据API，开发出来的逻辑表数据，业务使用，还需要再多比较长的链路开发API
还有很多小而美的功能，已经整理给了采购部门做反馈，看是否有计划联系产品，申请迭代优化，精益求精。
听说后面会升级，支持单一生产环境的研发模式、可视化&组件化数据集成、自定义资源、数据服务升级、运维升级等，作为开发者，还是挺期待的，也提高研发流程的灵活性和扩展性，体验也可以提升。
结语：
阿里巴巴数据中台团队，致力于输出阿里云数据智能的最佳实践，助力每个企业建设自己的数据中台，进而共同实现新时代下的智能商业！
阿里巴巴数据中台解决方案，核心产品：
Dataphin，以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动，提供一站式数据构建与管理能力；
Quick BI，集阿里巴巴数据分析经验沉淀，提供一站式数据分析与展现能力；
Quick Audience，集阿里巴巴消费者洞察及营销经验，提供一站式人群圈选、洞察及营销投放能力，连接阿里巴巴商业，实现用户增长。
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