阿里云DataWorks聯合建模工具DDM（Datablau Data Modeler）為您提供一體化的數據建模解決方案（DATABLAU），將數據模型設計管控、引標落標等能力融入DataWorks規范化開發流程，助力用戶實現數據資產價值化輸出，在數據全生命周期上夯實數據基礎，為客戶的數據價值化提供有力支撐。
使用流程
使用阿里云DataWorks的數據建模（DATABLAU）時，您需要：
購買使用：目前數據建模（DATABLAU）已進入商業化階段，您需要購買后才能使用。
準備賬號與權限：購買數據建模（DATABLAU）后，您可參見用戶授權與管理章節規劃您的業務中的用戶角色并做好授權。
準備建模工具：數據建模DATABLAU支持線下客戶端和線上Web（即DataWorks的控制臺頁面）兩類工具，建模前您需要參見下載建模工具（DDM）章節下載并安裝好建模的線下客戶端，為后續的建模操作做好工具準備。
（可選）熟悉操作流程與界面：入門實踐為您提供了試用操作的數據樣例和模型樣例，您可參見此章節操作驗證，快速了解數據建模的使用流程與界面。
功能概覽
阿里云DataWorks的數據建模（DATABLAU）主要提供如下功能：
模型的可視化設計：提供專業化的本地客戶端與在線輕量級的客戶端，供您在不同工作場景下進行可視化建模。
協同設計：支持多人同時登錄協同進行模型設計。
數據標準：提供管理者定義數據標準、代碼規范及命名規范。
智能引標：提供模型設計人員在構建模型時引用預先設定好的標準的能力，實現事前落標。
正向與逆向DDL：不僅支持將工具中設計好的模型直接下發至引擎，而且支持將引擎中已存在的模型提取至工具中進行再編輯、再下發，告別傳統模型工具手工導入、導出的繁瑣操作。
模型庫：支持用戶將模型簽入、簽出至模型庫統一管理的模式。
模型落標監控：支持對已落到引擎中的模型進行基線檢查，幫助用戶輕松發現表結構與物理模型結構的不一致。
與DataWorks開發體系完美結合：支持將模型的發布與DataWorks已有開發流程關聯，實現更加規范化的從模型設計到模型發布上線的流程。
產品優勢
進行數據模型管理時，行業普遍存在模型管理沒有形成管理機制、數據模型缺少長期積累、沒有工具支撐項目組無法有效落標等痛點。阿里云DataWorks聯合建模工具DDM（Datablau Data Modeler）為您提供一體化的數據建模解決方案（DATABLAU）：
體系化的模型管理：提供正版、統一、體系的模型管理工具，同時支持線下客戶端與線上Web。
高度開放：可基于DDM進行二次開發，與行業內其他管理工具進行集成。
模型庫：提供業內成熟的業務邏輯模型的模型庫，可參考模型庫中的模型或積累沉淀更適合企業自身業務需求的模型庫。
引標落標：支持企業參考業內成熟的數據標準并自定義更適合企業自身業務需求的數據標準，以工具進行引標落標及監控落標的情況，提升最終數據質量。