数据中台是以数据为核心，以统一、集中和规范的方式整合和管理组织内各类数据资源，打破数据孤岛，实现数据的流动和价值最大化，为企业决策和创新提供坚实的基础。数据中台的 核心 ， 是避免数据的重复计算， 通过数据服务化， 提高数据的共享能力， 赋能数据应用。数据中台的 核心 ， 是避免数据的重复计算， 通过数据服务化， 提高数据的共享能力， 赋能数据应用。数据中台是一套可持续“让企业数据用起来” 的机制，它不仅是一个平台、 而是一套解决方案 。 让数据更加灵活地支撑前端业务， 通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、 治理、 开发到数据服务的一整套数据使用的机制。

　　1. 数据中台可以将传统的excel文件、csv文件、json文件、其他业务系统的数据库(关系型数据库，非关系型数据库)、接口、消息队列、RSS、LDAP 数据采集到数据中台仓库中，以备后期数据分析使用。Easy-Data 支持简易ETL、Kettle、Datax、海豚调度 等多种数据接入引擎，复杂数据处理和简单的数据同步都可支持。

　　2. Web-ETL提供了直观的图形化界面，使用户能够轻松地设计和管理数据处理流程，支持多种数据源的连接和处理，适用于数据仓库构建、数据集成和数据迁移等场景。还提供了强大的数据处理和转换功能，可以帮助用户进行数据清洗、转换和加工，满足不同的数据处理需求。

　　3.Easy-ETL 支持从 HDFS/S3 等外部存储、传统关系型数据库、Kafka 导入数据到数据仓库中，Easy-ETL 性能最优，可达到8分钟导入50亿数据的性能( 3 FE + 16 BE，BE 单节点配置为（ 32C 128 G 7T SSD）),Easy-ETL是性能最优的数据接入解决方案。

　　4.数据标准：对词根标准，数据元标准、 枚举项标准和标准文件进行统一的线上、 结构化管理与检索；标准起草、 审批、 发布、 修订、 废止全生命周期管理；数据标准与实际数据对象进行关联， 对标准的实际执行情况进行评估和监控。

　　5.数据质量管理：根据业务需要自定义数据质量规则， 对数据进行前置质量校验以及周期性质量稽查， 自动发现数据质量问题， 生成质量分析报告， 并进行针对性清洗和整改， 解决用户明知数据质量差却不知从何下手治理的困境。 帮助企业沉淀高质量的数据资产， 支撑数据价值变现。

　　6. 数据可视化：中台可视化是指根据数据中台架构模式，将企业内部的数据资源进行可视化呈现，以便企业内部的人员能够更加清晰地了解企业的数据资源和数据利用情况。中台可视化的目的是为了让企业内部的人员更加清晰地了解企业的数据资源和数据利用情况，以便进行更加有效的数据利用和数据决策。

　　建立数据管理组织架构：整体负责数据管理工作的开展、 政策的推广和执行， 并作为数据管理问题的最终决策组织解决争议， 监控和监督数据管理工作的绩效， 并确保数据治理工作预算支持。根据数据管理领导组的战略目标， 建立数据管理流程， 阶段目标、 计划， 制定和维护数据管理方法、 总则、 工具、 框架， 对跨部门和领域的数据问题和争议进行解决和决策。根据计划完成数据标准管理、 数据架构管理、 数据安全管理、 数据质量管理、 元数据管理、 主数据管理、 数据仓库管理、 数据服务管理等活动。