大数据中台与厂家协同的技术实现

大数据中台作为企业数据治理的核心平台，承担着数据采集、清洗、存储和分析等关键任务。在实际应用中，如何与不同厂家的系统进行高效协同，是企业面临的重要挑战之一。

以一个典型的电商场景为例，假设我们需要将多个厂家的销售数据整合到中台系统中。我们可以使用Python编写一个简单的数据采集脚本，从不同厂家的API接口获取数据，并将其统一格式化后存入中台数据库。

以下是一个示例代码：

import requests
import json
import mysql.connector

# 厂家A的数据接口
def fetch_data_from_factory_A():
    response = requests.get('https://api.factory-a.com/sales')
    return response.json()

# 厂家B的数据接口
def fetch_data_from_factory_B():
    response = requests.get('https://api.factory-b.com/sales')
    return response.json()

# 数据清洗与标准化
def normalize_data(raw_data):
    normalized = []
    for item in raw_data:
        normalized.append({
            'product_id': item['id'],
            'sales': item['quantity'],
            'timestamp': item['date']
        })
    return normalized

# 存储到中台数据库
def store_to_data_warehouse(data):
    conn = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="password",
        database="data_warehouse"
    )
    cursor = conn.cursor()
    for item in data:
        sql = "INSERT INTO sales (product_id, sales, timestamp) VALUES (%s, %s, %s)"
        val = (item['product_id'], item['sales'], item['timestamp'])
        cursor.execute(sql, val)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    data_a = fetch_data_from_factory_A()
    data_b = fetch_data_from_factory_B()
    normalized_a = normalize_data(data_a)
    normalized_b = normalize_data(data_b)
    store_to_data_warehouse(normalized_a + normalized_b)

通过上述代码，我们可以实现从不同厂家系统中提取数据，并将其统一存储至中台数据库。这种模式不仅提升了数据的一致性和可管理性，也为后续的数据分析提供了良好的基础。未来，随着技术的发展，大数据中台与厂家之间的协作将更加智能化和自动化。