数据中台与资料共享：构建高效的数据共享平台

张工: 嘿, 李工, 最近公司要建设一个数据共享平台, 我们的数据中台准备怎么设计?

李工: 首先我们要明确数据中台的目标, 就是统一管理各种业务系统中的数据, 实现高效的数据共享。

张工: 对, 这样可以避免重复开发, 提高工作效率。那我们怎么实现数据的采集呢?

李工: 可以使用Python编写脚本, 利用Pandas库读取不同系统的数据。比如:

import pandas as pd

def fetch_data(system_name):
    if system_name == 'ERP':
        return pd.read_csv('erp_data.csv')
    elif system_name == 'CRM':
        return pd.read_excel('crm_data.xlsx')
    else:
        raise ValueError('Unsupported system')
    

张工: 很好, 然后我们需要对这些数据进行清洗和整合。

李工: 是的, 我们可以定义一个清洗函数:

def clean_data(df):
    df.dropna(inplace=True)
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    return df
    

张工: 清洗后的数据怎么存储到数据中台呢?

李工: 我们可以使用SQLAlchemy连接数据库, 插入清洗后的数据:

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/data_platform')

def store_data(df, table_name):
    df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='append')
    

张工: 这样就完成了数据的采集、清洗和存储。接下来就是实现数据共享了。

李工: 对, 我们可以通过API接口提供数据访问服务。可以使用Flask框架快速搭建:

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/data/')
def get_data(table_name):
    df = pd.read_sql(f'select * from {table_name}', engine)
    return jsonify(df.to_dict(orient='records'))
    

张工: 这样其他部门就可以通过这个API获取所需的数据了。

李工: 没错, 这样不仅提高了数据利用效率, 还减少了数据冗余。

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