当数据治理进入深水区，数据成本增速如何不超过业务增速；如何调动全员治理的积极性，培养成本意识，在阿里巴巴，数据治理是引擎、平台和人的互相配合，引擎对算力和成本极致追求，持续打破快速增长的数据计算与成本增长的线性关系，平台通过存储健康分、计算健康分成为集团各团队数据治理战役的核心指标，推动人做数据治理和管理，利用平台全链路工具，构建数据治理技术运营体系。通过这样的成本报表的方式把平台层的成本和价值展示清楚。可以看出，在12年数据平台建设期间，阿里巴巴从数据的资产、质量、安全、治理等多个纬度沉淀出了数据中台产品化的能力。
数据管理进入深水区时，数据成本增长率如何不超过业务增长率，如何调动全员管理的积极性，培养成本意识，在阿里巴巴，数据管理是发动机、平台和人的合作，发动机追求计算能力和成本，不断打破快速增长的数据计算和成本增长的线性关系，平台通过保存健康部分，计算健康部分成为集团各团队数据管理战的核心指标通过这样的成本报表的方式把平台层的成本和价值展示清楚。 可以看出，在12年数据平台建设期间，阿里巴巴从数据的资产、质量、安全、治理等多个纬度沉淀出了数据中台产品化的能力。
白皮书首先从行业、政策水平深入分析，在数字变革的大趋势下产生了越来越多的数据驱动型组织，非结构化数据管理也成为不可避免的话题，其次重点阐述了非结构化数据中心台的数据驱动型组织和非结构化数据中心台的应用场景和建设指南，最后深入探讨了非结构化数据中心台的未来发展趋势。
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截至7月21日，实现数据中台资源和数据访问量等情况的监测、统计、分析、警告的中台数据全过程跟踪，实现故障双向跟踪的运行任务诊断，及时消除无效任务，实现优化资源使用率的频繁故障分析、原因跟踪、问题整理
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