All Products
Search

This Product

    Data Management:Ikhtisar Notebook

    Document Center

    Data Management:Ikhtisar Notebook

    Last Updated:Aug 28, 2026

    Notebook dalam Data Management (DMS) menggabungkan large language models (LLMs) dengan dokumen interaktif untuk menyederhanakan pengiriman data dan analitik swalayan. Anda dapat mengirimkan hasil kueri, data uji, serta tren perubahan data dalam bentuk dokumen, serta menggunakan alat bawaan untuk menjawab pertanyaan terkait data.

    Informasi latar belakang

    Data fabric adalah pendekatan manajemen data yang berfokus pada pengiriman layanan data yang cepat dan berorientasi bisnis. Menurut Gartner, pendekatan ini dapat mengurangi biaya tenaga kerja manajemen data hingga 50% dan beban kerja hingga 70%, sehingga mempercepat transformasi data menjadi nilai. Integrasi data fabric dan AI meningkatkan fleksibilitas pengiriman data serta menyederhanakan analitik, sehingga wawasan berbasis data dapat diakses oleh semua pihak.

    Analitik data dan aplikasi dalam DMS

    DMS memanfaatkan data fabric dan large language models (LLMs) untuk membangun fondasi manajemen data guna mendukung analitik dan aplikasi. Empat fitur utamanya adalah:

    • Security hosting: Berdasarkan praktik terbaik kontrol akses database di Alibaba Group, DMS menyediakan solusi pengelolaan izin yang membantu perusahaan mengelola izin database secara terpusat di berbagai cloud. Untuk informasi selengkapnya, lihat Security hosting.

    • DMS Data Copilot: Asisten data cerdas yang dibangun di atas LLM Alibaba Cloud. Fitur ini menggabungkan kemampuan manajemen data DMS untuk membantu developer, engineer O&M, dan staf produk mengelola data secara lebih efisien dan terstandarisasi.

    • Notebook: Dokumen interaktif yang menggabungkan kode, teks, dan grafik dalam satu halaman untuk melakukan kueri data dan visualisasi tren secara efisien.

      Catatan

      Pengguna memiliki sumber daya tempat notebook dijalankan.

    • AI agent: AI agent yang dapat dikustomisasi dan dipublikasikan, berfungsi sebagai lapisan layanan data terpadu, memungkinkan pengguna melakukan kueri dan menganalisis data melalui bahasa alami.

    image.png

    Catatan

    Fitur ini sedang dalam pratinjau publik dan gratis selama periode ini. Jika Anda memiliki pertanyaan, hubungi dukungan teknis DMS (ID DingTalk: 44962304).

    Fitur ini hanya tersedia untuk DMS yang dideploy di Wilayah China (Hangzhou), dan Singapura.

    Fitur

    Pengguna yang dituju

    Sebelum memulai

    Solusi DMS

    Manfaat

    Developer dan analis data

    Menghabiskan banyak waktu untuk memenuhi permintaan kueri data yang sering dari tim bisnis.

    • Data Copilot mendukung natural language to SQL (NL2SQL), pelengkapan SQL, dan koreksi error SQL, membantu developer menulis pernyataan SQL lebih efisien.

    • Platform untuk mengonfigurasi dan men-debug agent memungkinkan developer membuat chatbot kueri data hanya dengan satu klik. Agent ini, yang dibangun di atas LLM siap pakai, memberikan layanan tanpa gangguan dan menangani lebih dari 80% permintaan kueri data berulang.

    Fokus pada pengiriman bernilai tinggi.

    Memerlukan maintenance manual proaktif karena kurangnya metadata bisnis yang valid.

    Secara otomatis menghasilkan metadata bisnis berdasarkan inferensi LLM dan umpan balik bisnis.

    Metadata bisnis dikelola secara otomatis dengan intervensi manual minimal. Hal ini meningkatkan efisiensi pengelolaan metadata hingga 50%.

    Pengguna data, seperti staf produk, engineer operasi, dan manajer

    Data sulit ditemukan, waktu respons lama, dan tidak tersedia layanan swalayan.

    Agent kueri data yang dibuat oleh developer memungkinkan pengguna mengambil data melalui bahasa alami di berbagai saluran, seperti web dan DingTalk, tanpa perlu menulis kode.

    • Memungkinkan penggunaan data swalayan dengan hambatan rendah, sehingga pengguna dapat fokus pada pengambilan keputusan bisnis.

    • Agent menyediakan layanan 24/7 tanpa antrean atau waktu tunggu.

    Referensi