本指引面向首次使用 DataBuddy 的用户，涵盖账号注册、产品开通、环境配置、数据接入、数据工程、数据治理与数据分析的完整流程，帮助您快速上手并充分利用平台能力。
一、前置准备
1.1 账号注册与实名认证
使用 DataBuddy 前，您需要完成以下准备工作：
2. 完成企业实名认证：腾讯云主账号需完成企业实名认证后，方可开通和使用 DataBuddy。请注意，目前暂不支持个人实名认证账号开通 DataBuddy。详细步骤请参见 腾讯云认证指南。 1.2 账户充值
请确保腾讯云账户有一定可用余额（建议大于 100 元）。创建计算资源时需要冻结一定金额，冻结金额大小与计算资源规格有关（例如 16CU 约需冻结 5.6 元）。该金额仅做冻结，不会被实际扣除。
1.3 免费试用资源说明
DataBuddy 为新用户提供 30 天免费试用，试用期间可获得以下免费资源：
|
计算资源（CU） | 600 CU·时 | 覆盖作业集群、交互式集群、平台集群和实时集群，各集群共享总额度 |
代金券 | 100 元 | 用于抵扣存储费用，代金券用完后不停服，自动转为按量计费 |
Agent 席位 | 2 个 | DataBuddy Agent 功能的使用席位 |
Agent 积分 | 5000 积分 | 用于 Agent 智能问答与分析，积分用完后仅 Agent 不可用 |
注意：
试用到期或 600 CU·时 计算资源耗尽时试用将停止。代金券和 Agent 积分用完不会触发停服。如需在试用结束后继续使用，请升级为正式版。
二、开通产品试用
2.1 主账号开通产品试用
操作步骤如下：
1. 访问 DataBuddy 产品页面：在腾讯云官网搜索「DataBuddy」打开产品主页，或直接访问 DataBuddy。 2. 进入 DataBuddy 后会先出现试用开通弹框，点击【确定】进入试用开通流程。
系统将自动完成以下初始化操作：
开通 DataBuddy 试用，分配免费资源额度。
按设置的名称和地域创建工作空间。
在工作空间对应地域下开通多模态数据湖。
在工作空间下创建默认计算资源。
3. 产品开通成功后，系统会自动跳转至工作空间页面，即可开始使用。
2.2 子账号开通产品试用
如果已使用主账号完成开通，可跳过本节。
子账号开通前，需要由主账号为其授予必要的 CAM 权限：
第一步：授予服务角色权限
在「访问管理 - 用户 - 权限」中，为子账号关联策略 QcloudCamSubaccountsAuthorizeRoleFullAccess。该策略用于开通过程中创建产品服务角色。
第二步：授予集群创建权限
在 CAM 中新建自定义策略（建议命名为 DataBuddyInitializationPolicy），包含以下三个权限点，然后将该策略授权给子账号：
finance:trade（交易权限）
cam:PassRole（角色传递权限）
dlc:CreateDataEngine（创建数据引擎权限）
自定义策略的 JSON 内容如下：
{
"statement": [
{
"action": [
"finance:trade",
"cam:PassRole",
"dlc:CreateDataEngine"
],
"effect": "allow",
"resource": [
"*"
]
}
],
"version": "2.0"
}
三、产品使用配置
3.1 工作空间管理
DataBuddy 采用控制台与工作空间两层结构：
控制台：管理多个地域下的工作空间，整体管控组织人员架构和全局配置，没有地域属性。
工作空间：用户、资源、任务的最小集合。可按业务部门、项目组划分，也可按开发、测试、生产环境划分。工作空间之间完全隔离。可以将自己的工作空间授权给其他工作空间，实现跨空间查看或读写 Catalog 和库表。
产品试用开通后，系统会自动生成一个默认工作空间。您可以使用默认工作空间进行产品体验，也可以新建工作空间（需要控制台管理员角色）。
3.2 用户管理
产品开通人员默认成为 DataBuddy 控制台管理员。主账号及具有 AdministratorAccess 权限的子账号进入 DataBuddy 后也会自动成为控制台管理员。
DataBuddy 用户分为控制台和工作空间两层，用户需要先成为控制台用户，才能进一步成为工作空间用户。
角色权限说明：
|
控制台 | 控制台管理员（系统角色） | 拥有控制台所有功能权限，包括创建和管理工作空间、用户/用户组管理、平台设置等 |
控制台 | 控制台成员（系统角色） | 拥有控制台只读访问权限 |
工作空间 | 工作空间管理员（系统角色） | 对工作空间内所有功能板块都有全读写访问权限 |
工作空间 | 工作空间成员（系统角色） | 对工作空间内除管理功能外具有全读写访问权限 |
工作空间 | 自定义角色 | 可新建自定义角色进行精细化的功能权限管控 |
添加控制台用户：需要先在 CAM 访问管理里创建好子账号，然后在 DataBuddy 控制台添加该子账号。
添加 Agent 用户：在「服务订阅 - Agent 坐席与额度」中添加和管理 DataBuddy Agent 用户。
添加工作空间用户：先将用户添加到 DataBuddy 控制台，再将其添加到对应的工作空间中，并分配相应角色。
3.3 子账号使用权限配置
使用 DataBuddy 的用户需要具备足够的权限。操作步骤如下：
1. 在腾讯云官网搜索并点击「访问管理」，点击「策略 - 新建自定义策略 - 按策略生成器创建 - JSON」，粘贴以下内容并创建策略：
{
"statement": [
{
"action": [
"cam:PassRole"
],
"effect": "allow",
"resource": [
"*"
]
}
],
"version": "2.0"
}
2. 点击「用户 - 用户列表 - 新建用户 - 快速创建」，创建子账号并将上述策略授权给子账号。
3.4 计算资源管理
在创建和运行任务之前，需要先创建好计算资源。DataBuddy 针对不同的负载场景提供不同类型的计算资源，请根据实际需求创建对应类型：
计算资源类型 | 引擎说明 | 适用的任务类型 |
作业集群 | 包含 Spark 标准引擎、Ray 引擎，用于数据处理和机器学习任务 | Notebook 任务、Python 单机任务 |
交互式集群 | Spark 标准引擎，用于交互式 SQL 查询 | SQL 探索、Dashboard、ChatBI、文件上传、批量建表 |
平台集群 | 支持离线数据接入、自定义脚本和平台级服务化 | 离线接入任务 |
实时集群 | 基于 Flink 引擎，用于实时数据处理 | 实时接入任务 |
注意：
创建作业集群和交互式集群需要当前用户具备 finance:trade、cam:PassRole、dlc:CreateDataEngine 三项 CAM 权限。
3.5 计算资源网络设置
数据接入场景需要通过计算资源访问数据源进行数据读取，因此计算资源必须与数据源所在的网络连通。请在平台集群或实时集群上进行网络设置。
公网数据源：计算资源配置的 VPC 需与公网 IP 连通（VPC 需配置公网 NAT），并在数据库白名单中放行该 VPC 的公网 NAT 地址。
内网数据源：计算资源配置的 VPC 需与数据源所在网络连通，并在数据库白名单中放行该 VPC 的网段。
注意：
完成网络设置后，务必将该集群授予工作空间成员的可使用权限，以便成员的查询请求能够通过该集群提交到数据源中执行。
3.6 数据源管理
如果需要将现有系统的数据接入到 DataBuddy，需要先创建数据源。目前平台支持的数据源类型包括：
MySQL、Hive、TDSQL-C MySQL、Tencent MySQL、TDSQL MySQL、PostgreSQL、Tencent PostgreSQL、SQL Server、Oracle、ClickHouse、TCHOUSE-D/P/X/C、Doris、StarRocks、HDFS、HBase、FTP、SFTP、COS、Redis、Kafka、CKafka、File System、MongoDB、Tencent MongoDB、Elasticsearch、Tencent ES、IBM DB2、达梦 DM、TiDB、OceanBase、Kudu、Greenplum、GaussDB、Iceberg、BigQuery、Hudi、TDengine、GBase、InfluxDB、REST API 等。具体参见 支持的数据源与读取能力。 创建数据源时请注意：
进行连通性测试时，选择的计算资源当前仅支持平台集群、实时集群类型。
需先完成计算资源的网络设置（参见 3.5），否则数据源可能无法连通。
在数据源详情页的权限页面中，给需要使用该数据源的成员授予使用权限。
四、数据接入
DataBuddy 数据接入提供从外部系统将数据导入数据湖仓的统一入口，覆盖离线同步 、实时同步 、文件上传 三类场景，提供以下 5 类接入方案，您可以根据数据源类型、数据规模与时效性要求选择合适的方案：
接入方案 | 典型场景 | 入口 | 配套文档 |
离线数据同步 | 周期性批量同步关系型数据库、大数据存储、消息队列等数据到数据湖仓 | 数据接入 → 任务管理 → 创建同步任务 → 离线单表同步 / 离线批量同步 | |
实时数据同步 | 实时同步关系型数据库 CDC、消息队列数据，支持 DDL 变更同步 | 数据接入 → 任务管理 → 创建同步任务 → 实时整库多表同步 / 实时分库分表同步 | |
文件上传到表 | 将本地或 COS 文件解析后落入结构化表 | 数据接入 → 文件上传 → 文件到表 / COS 文件到表 | |
文件上传到卷 | 将文件以原始格式上传到 Volume，保留原文件结构 | 数据接入 → 文件上传 → 文件到卷 | |
文件批量同步到卷 | 在离线同步任务中，将结构化数据按指定格式写入 Volume；或将非结构化文件批量同步到 Volume | 数据接入 → 任务管理 → 创建同步任务（目标端选择 Volume 类型 Catalog） | |
如果只想快速将数据导入到数据湖进行产品体验，可按照下面的文件上传步骤操作。
4.1 文件上传到表（单文件）
操作步骤：
1. 点击左侧菜单栏 → 数据集成 → 文件上传到表。
2. 选择要上传的文件。
3. 等待文件预览（若集群未启动，此处等待时间可能较长）。
4. 确认表信息和字段信息，点击建表。
5. 等待建表完成后，系统会自动跳转至 Catalog 目录。
注意：
如果一次上传多个文件，文件结构必须一致。结构不一致的多个文件也会存入同一张表，可能导致部分字段缺失。
4.2 文件上传到卷（批量文件）
适用于批量上传非结构化文件的场景。操作路径：左侧菜单栏 → 数据集成 → 文件上传到卷。上传后文件将存储在 DataBuddy 的卷存储中，后续可通过 Agent 或 SQL 对数据进行处理。
4.3 直连已有数据源实现分析
如果您已有现成的数据库，可以通过直连方式快速实现语义构建和数据分析，无需将数据搬迁到 DataBuddy 中。操作步骤如下：
第一步：为平台集群配置网络连接
系统会自动创建一个平台集群，您需点击「编辑」为平台集群配置网络连接，使其能够访问您的数据源。完成后，务必将该集群授予工作空间成员可使用权限。
第二步：创建数据源
直连分析目前支持 MySQL、Tencent MySQL、StarRocks、Doris、TCHOUSE-D、PostgreSQL、Tencent PostgreSQL、GaussDB 共 8 种数据源类型。创建数据源后，在数据源详情页完成连通性测试，并给需要使用该数据源的人员授予使用权限。
第三步：创建外部数据目录
可通过以下两个入口创建外部数据目录：
入口 1：在数据源详情页面右上角选择「创建外部数据目录」。
入口 2：进入工作空间 → 数据目录 → 左上角「新建」按钮。
选择「外部数据目录 - 直连分析型」，关联上一步创建的数据源即可。
第四步（可选）：创建语义模型，提升分析准确性
语义模型可以帮助 DataBuddy Agent 更准确地理解您的业务数据和分析意图。您可以通过以下方式创建语义：
方式一：打开「Hi Buddy」菜单，进入「数据开发」模式，让 Agent 辅助创建语义模型、指标和维度。
方式二：进入工作空间 → 本体建模，手动创建业务本体模型和语义模型。
第五步：添加数据到分析空间
进入工作空间 → Hi Buddy → 数据知识库 → 添加数据/视图，将直连数据源下的表添加到分析空间，即可开始问数分析。
权限控制提示：需要给分析人员授予表和指标的查询权限，未授权的数据不可访问。表权限可在数据目录的对应表详情页中授予（支持表粒度和数据行粒度权限），指标权限可在本体建模的指标管理中授予。
五、数据工程（AI 驱动）
DataBuddy 的数据工程能力通过 AI Agent 驱动，支持以下核心功能：
辅助新数据源建仓：AI 自动理解数据结构与分析目标，生成从 ODS、DWD、DWS 到 ADS 的数仓分层方案。
智能数据接入：自动识别外部数据源与库表结构，完成字段映射和数据接入配置。
代码生成：自动生成高质量 SQL/脚本代码，提升开发效率。
工作流自动编排：自动编排任务依赖关系与调度周期，一键生成完整的数据开发工作流。
任务诊断修复：监控任务运行状态，自动定位失败原因并提供修复建议。
5.1 配置工作空间规则（推荐）
DataBuddy 支持工作空间级规则文件 workspace_rule.md，由空间管理员创建并置于工作空间根目录。创建后，空间内所有成员的所有 Agent 会话将自动加载该规则作为上下文，无需成员手动粘贴规范。
核心价值：
产出一致性：分层命名、时间参数、代码风格等经一次配置即可全空间生效。
规范强约束：确保 Agent 严格遵循内部数据规范。
可演进性：发现的问题和约定可随时补充，Agent 立即生效。
建议：如果您的企业已有数据仓库规范、指标口径手册、SQL 编码规范等资产，可在 Agent 对话窗口上传现有规范文档(Word、PDF、Markdown、Confluence 导出件均可)，使用如下 Prompt 让 Agent 自动抽取并生成 workspace_rule.md:
已上传客户现有的数据规范文档:<文档清单>。
请阅读上述文档,提炼可作为 Agent 行为约束的条目,
生成符合 DataBuddy workspace_rule.md 格式的规则文件。
要求:
1. 按主题分节(数仓分层 / 命名 / 时间参数 / 环境隔离 / 加工约束 / 数据接入 / 指标口径 / 高危操作等)
2. 每条规则须可执行、可校验,避免笼统表述
3. 若规范中缺失关键项(如时间参数、幂等性),标记为「建议补充」并给出 DataBuddy 推荐做法
4. 输出结果直接可写入 workspace_rule.md
5.2 数仓方案设计
DataBuddy Agent 切换到「数据开发」模式后，您可以用自然语言描述业务需求，AI 将自动理解目标、识别数据源，并生成符合业务场景的数仓建设方案。推荐的工作流程：
1. 让 Agent 摸底数据源与核心业务表：列出工作空间的数据源与库表清单，过滤重点表。
2. 表结构与血缘分析：由 Agent 输出表关系图、业务含义与联合分析场景。
3. 方案先行：让 Agent 在 Studio 中新建方案文档，包含需求理解、输入输出表清单、上下游依赖、关键口径与业务规则、数据风险和分阶段实现计划。
4. 人工 Review 确认后，让 Agent 按方案生成实现代码。
5.3 工作流编排与调度
Agent 可以自动编排任务依赖关系与调度周期，一键生成完整的数据开发工作流。
使用如下 Prompt 让 Agent 配置和发布工作流：
按照 手游数仓_设计方案.md，帮我完成工作流的DAG配置和发布。
注意：工作流提交后变为只读，不支持修改，请在测试无误后再提交调度。
5.4 任务诊断与修复
DataBuddy 支持智能化的任务诊断与修复能力：
可在工作流运行详情页查看各节点执行信息和运行日志。
任务异常时，可触发 AI 自动诊断，定位失败根因并提供修复建议。
Agent 可自动修复 SQL 代码并生成变更版本，供人工 Review。
支持查看自动诊断修复的 SQL 变更版本记录。
使用如下 Prompt 让 Agent 运行工作流并进行失败诊断和修复：
帮我手动运行一次工作流，验证下工作流执行情况，如果失败需要自动诊断修复。
六、数据治理
6.1 数据质量监控
DataBuddy 支持 AI 驱动的数据质量规则推荐与配置。您可以通过自然语言让 Agent 分析表的数据画像和元数据信息，自动推荐并配置合适的质量监控规则，覆盖完整性、一致性、准确性、及时性、唯一性等多个质量维度。
核心能力包括：
AI 自动推荐质量规则：根据数据特征自动推荐适合的质量规则和高级规则。
质量任务试运行：在正式启用前验证检测结果。
告警通知：支持配置通知渠道和告警规则，工作流每日调度时自动检测并告警。
与工作流集成：可将质量任务加入到对应的工作流节点中，随工作流一起调度执行。
使用如下 Prompt 让 Agent 自动生成质量规则：
结合本次数仓建设方案设计文档，帮我分析这次需求产出的几张表的数据画像以及元数据等信息，探索发现每张表的数据内容和规律，推荐并配置合适的质量监控规则以及高级规则。
确认没问题后可使用如下 Prompt 让 Agent 将质量任务加入工作流并启动调度：
检查下我现在的数据质量任务和工作流，帮我把数据质量任务加入到对应的工作流节点中配置依赖并随工作流调度。
6.2 敏感字段识别与脱敏
DataBuddy 支持自动识别表中的敏感字段并设置脱敏策略，实现动态脱敏保护。操作步骤：
1. 通过自然语言或在 UI 界面让 Agent 识别库表中的敏感字段，自动打上系统内置敏感标签。
2. 在「数据治理」中配置用户组。
3. 为敏感标签创建或绑定推荐的脱敏策略（如姓名掩码、手机号部分隐藏等）。
4. 如策略不合理可手动调整，确认后脱敏策略自动绑定字段标签生效。
使用如下 Prompt 让 Agent 识别敏感字段：
6.3 数据标准与字段注释
DataBuddy 支持通过 Agent 自动为库表配置表描述和字段描述，提升数据资产的可理解性和规范性。主数据入湖后，可通过标准录入自动关联主数据字段描述，进而基于标准进行数据质量配置。
使用如下 Prompt 让 Agent 检查和配置规范：
帮我检查下并配置当前工作空间下的workspace rules，数仓、表命名规范等，并对已有库表配置合适的表描述+字段描述。
6.4 语义层建设
语义层是支撑 DataBuddy 分析 Agent 准确取数的关键基础设施。通过建设语义模型、指标和维度，统一业务口径，使 Agent 能够准确理解业务语义。
语义层包含三个核心组件：
语义模型：定义业务对象及其关系（如客户、订单、商品之间的关联）。
指标：统一定义业务度量（如 DAU、ARPU、付费率等），包括原子指标和派生指标。
维度：定义数据切分角度（如渠道、地域、时间等），支持多级钻取。
建立语义模型后，Agent 能够更准确地理解自然语言查询。例如，「昨天有多少人来玩了」在无语义模型时 Agent 可能无法理解「玩」的含义，建立语义模型后 Agent 可自动理解为「计算 DAU」。
七、数据分析
7.1 切换分析空间
进入工作空间后，点击「Hi Buddy」切换到分析空间模式，即可开始使用智能数据分析功能。
7.2 添加数据知识
在分析空间中，您可以将相关的数据表与视图、语义模型、专业知识库等通过「添加数据」按钮添加到分析空间中。只有添加到分析空间的数据才能被用于问数分析。
7.3 智能问数分析
DataBuddy 支持多种分析能力，您可以用自然语言直接提问：
统计分析：用自然语言提问，Agent 自动生成 SQL 查询并返回结果。例如「昨天有多少人付费了」「上月各渠道的收入对比」等。
异动检测：Agent 可自动检测数据中的异常波动，帮助您及时发现业务异常。
预测与相关性分析：支持基于历史数据的趋势预测和变量间的相关性分析。
7.4 AI 看板
您可以让 Agent 结合当前数据自动生成 AI 看板。只需用自然语言描述需求（如「结合当前的数据，帮我生成一份 AI 看板」），Agent 即可自动选择合适的可视化方式，生成包含关键指标和图表的交互式看板。
详情 参见 AI 看板。