在过去的十余年间，中国的大数据产业犹如一场技术革命，以惊人的速度蓬勃发展。十年前，金融、电信等行业构建数据仓库时，几乎无一例外地依赖于国际厂商的产品与服务，许多项目的成本动辄耗费千万乃至上亿元。
于是，大家对于数据建设、数据治理的印象都停留在又贵又重的阶段，高昂的建设成本成为不少企业的拦路虎；但这些企业对数据建设和治理一直都有着旺盛需求。
同时，狂飙猛进的技术演进对企业数据架构的可扩展性提出了新挑战。Gartner报告就指出，到2028年，50%构建于2023年之前的中国数据分析和AI平台，也将因为与生态系统脱钩而过时。
数据建设治理领域正呼唤一场革新。
日前，阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇在云栖大会瓴羊Data×AI专场论坛中指出，企业要拥抱AI时代，需要完成场景解构、业务重构。其中，数据治理领域也正在迎来一波重构浪潮。
瓴羊智能数据建设与治理产品Dataphin的诞生，直指企业在数字化转型过程中面临的首要挑战：数据「脏乱差」，通过标准化数据处理流程，统一数据口径，提供全面的数据资产管理，帮助企业建立起可靠、一致的数据基础，为数字化转型铺平道路。
Dataphin最初源于阿里这个「超级工厂」的实践经验，逐步进化为适用于各行各业规模企业的数据治理平台。
现在，针对行业里数据治理高成本和难扩展等建设难题，瓴羊智能数据建设与治理产品Datapin全面升级，可演进扩展的数据架构体系为企业数据治理预留发展空间，推出敏捷版用以解决企业数据量不大但需构建数据的场景问题，基于大模型打造的DataAgent更是为企业用好数据资产提供便利。
数据治理正当时，普惠低成本带来更多选择
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与 无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
