小明：最近在研究数据中台，感觉它和科学架构有点关系，但不太清楚具体怎么结合。
小李：确实有关系。数据中台本质上是一种架构设计，目的是让数据更高效地被利用。科学架构强调结构清晰、可扩展性，这正是数据中台的核心理念。
小明：那你能举个例子吗？比如如何用代码体现这种架构？
小李：当然可以。下面是一个简单的数据中台架构示例，使用Python实现数据采集、清洗和存储的基本流程。
# 数据采集
def fetch_data():
return {"name": "张三", "age": 25, "score": 90}
# 数据清洗
def clean_data(data):
if data["score"] > 80:
return data
else:
return None
# 数据存储
def store_data(data):
print(f"存储成功: {data}")
# 主流程
if __name__ == "__main__":
raw_data = fetch_data()
cleaned_data = clean_data(raw_data)
if cleaned_data:
store_data(cleaned_data)
小明：这段代码看起来很基础，但它体现了数据中台的哪些特点？
小李：这个例子虽然简单，但展示了数据中台的几个核心能力：数据采集、清洗、存储。这些模块化的设计正是科学架构的体现，使得系统易于维护和扩展。
小明：明白了，数据中台不仅仅是工具，更是一种架构思想。
小李：没错，它通过统一的数据管理方式，提升了整个系统的科学性和效率。