可以使用DataWorks进行数据同步，通过配置数据源、目标表和同步任务，实现MaxCompute业务数据的实时同步。

在大数据计算MaxCompute业务中，同步数据是一个非常重要的环节，以下是一些可能的方案：

1、使用阿里云的数据同步服务DTS（Data Transmission Service）

阿里云的数据同步服务DTS可以提供实时数据同步和批量数据同步两种模式，可以满足不同的业务需求。

实时数据同步：支持多种数据库之间的实时数据同步，如MySQL、Oracle、SQL Server等。

批量数据同步：支持将源数据库的数据导出为CSV格式，然后通过DTS进行批量导入到目标数据库。

2、使用阿里云的数据传输服务DataX

阿里云的数据传输服务DataX是一个开源的数据同步工具，支持多种数据库之间的数据同步，如MySQL、Oracle、SQL Server等。

3、使用阿里云的数据集成服务DMS（Data Integration Service）

阿里云的数据集成服务DMS提供了丰富的数据同步功能，包括全量数据同步、增量数据同步、跨实例数据同步等。

4、使用阿里云的数据迁移服务DMS（Database Migration Service）

阿里云的数据迁移服务DMS提供了在线迁移和离线迁移两种方式，可以满足不同的业务需求。

5、使用自建的数据同步脚本

如果以上服务都无法满足需求，还可以考虑自建数据同步脚本，例如使用Python、Shell等脚本语言编写数据同步脚本。

以下是一个简单的数据同步脚本示例：

import pymysql
连接源数据库
source_conn = pymysql.connect(host='source_host', user='source_user', password='source_password', database='source_database')
source_cursor = source_conn.cursor()
连接目标数据库
target_conn = pymysql.connect(host='target_host', user='target_user', password='target_password', database='target_database')
target_cursor = target_conn.cursor()
查询源数据库中的数据
source_cursor.execute('SELECT * FROM source_table')
rows = source_cursor.fetchall()
插入数据到目标数据库
for row in rows:
    target_cursor.execute('INSERT INTO target_table (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)', row)
提交事务并关闭连接
target_conn.commit()
source_cursor.close()
source_conn.close()
target_cursor.close()
target_conn.close()