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很多企业的数据散落在各个业务系统，数据口径不统一、实时离线开发工具割裂、数据共享难、大屏报表搭建复杂，一套流程要切换多个平台，上手门槛高、运维成本大。
AIIData 数据中台围绕数据接入→数据治理→数据开发→数据服务→数据可视化完整闭环，集成企业基础版核心开源能力，做到操作简单、流程清晰，不用多套系统来回切换，业务、开发、管理员都可以在同一个平台完成数据全链路工作。
一、企业基础版核心能力速览表
二、整体全链路流程总览
一条标准的数据处理链路一共 5 大阶段，企业基础版能力贯穿全流程：
总结：支持国产数据库一体化版本、信创一体化版本，满足国产化、信创项目落地要求。
视频演示 ：
https://www.bilibili.com/video/BV1RJ4g6WE2G/?vd_source=0aea8353c1d747aeabc7df5b5da421da
三、跟着5个步骤即可轻松上手
第 1 步：管理员基础初始化【后台管理平台】
做什么：平台底层管控中心，是所有操作的前置入口 怎么操作
✅ 管理员登录后台管理平台
✅ 新增用户账号、划分角色，对接后续权限体系
✅ 全局参数、告警通知、日志、任务运维、平台审计统一在这里配置
定位：平台的 "总控制台"，所有功能模块都依赖这里的基础环境
第 2 步：对接业务数据源，把数据统一收进来【数据集成管理 + 数据平台】
做什么：打通各个业务系统，消除数据孤岛，把分散数据汇聚到中台 怎么操作
✅ 进入数据集成管理，点击新增数据源，选择数据库，填写连接信息，测试连通
✅ 创建集成同步任务：支持单表/多表全量同步、基于SQL增量同步，可视化配置同步规则、过滤条件、调度周期
✅ 同步完成后，所有数据统一落地到数据平台，形成统一的数据存储底座，供后续建模、开发使用
定位：数据的 "入口"，不管是业务库、日志、第三方接口，统一接入到中台底座
第 3 步：数据标准化治理，统一企业数据语言【数据标准管理 + 数据模型管理 + 数据权限管理】
做什么：很多数据出错、指标对不上，根源就是缺少标准和模型，开发前先做治理，避免后期返工
3.1 数据标准管理
✅ 录入企业数据标准，定义字段编码、字段名称、数据类型、值域、指标口径、业务释义
✅ 后续建表、建模时可以直接引用标准，平台自动校验，不符合标准直接拦截
作用：保证同一个指标，财务、运营、开发看到的是同一个口径
3.2 数据模型管理
✅ 可视化搭建数仓分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），划分数据域、业务过程、维度、指标
✅ 支持拖拽建表、自动生成建表语句，绑定前面定义好的数据标准
作用：规范数仓结构，让数据开发有统一的模型规范，方便资产盘点、追溯血缘
3.3 数据权限管理
✅ 按角色、用户设置库、表、字段、行级权限
✅ 支持申请审批流程，敏感字段自动脱敏。
作用：谁能看哪些数据、谁能修改任务，精细化管控，保障数据安全
第 4 步：数据加工开发，离线、实时分开开发【离线开发平台 + 实时开发 IDE】
做什么：治理和模型建好后，开始写加工逻辑，平台提供两套独立开发环境，适配不同场景
4.1 离线开发平台 （适合 T+1、周期性批量计算：日报、月报、批量统计）
✅ 新建离线工作流，拖拽任务节点（SQL、同步、Shell 等），配置依赖关系，形成 DAG 调度图
✅ 在线编写 SQL，在线调试、预览结果
✅ 设置调度周期（每天 / 每小时），设置失败重试、告警，提交发布到生产
✅ 运维面板查看运行日志、重跑任务、查看数据血缘
4.2 实时开发 IDE （适合秒级实时场景：实时大屏、订单实时统计、设备实时指标）
✅ 进入在线实时 IDE，支持 Flink SQL 在线编写、语法提示、在线调试
✅ 绑定实时数据源（Kafka 等），定义流计算逻辑、窗口、维表关联
✅ 预览实时流结果，提交任务，持续消费流式数据
优势：一套中台同时支持实时 + 离线，不用单独部署两套大数据开发工具
第 5 步：数据对外服务、业务自助使用【API 共享平台 + 数据门户管理 + 数据可视化平台】
做什么：数据加工完成之后，不再只给技术人员使用，开放给业务、第三方系统调用、查看
5.1 API 共享平台
✅ 把加工好的报表、指标、查询表一键发布成 REST API
✅ 设置访问限流、鉴权、调用日志。业务系统、第三方应用直接调用 API 取数，不用反复写查询
5.2 数据门户管理
✅ 搭建企业数据资产门户，自动生成数据目录、数据字典、指标字典、数据血缘
✅ 业务人员可以检索资产、查看说明、提交数据权限申请，自助查数
定位：企业统一的数据资产 "图书馆"
5.3 数据可视化平台
✅ 选择加工完成的数据集、API 作为数据源，拖拽组件搭建报表、看板、大屏
✅ 支持折线、饼图、表格、地图等组件，支持定时刷新、实时刷新，一键分享给业务查看
定位：数据价值的出口，把数据变成直观图表支撑决策
四、两个国产化配套版本，适配信创项目落地
国产数据库一体化版本：
深度适配国产数据库底座，数据存储、同步、建模、查询全部基于国产数据库，不需要额外引入开源大数据组件，轻量化交付，适合中小规模国产化项目。
信创一体化版本：
全栈信创适配，从操作系统、中间件、数据库到整个中台软件，完成信创兼容适配，满足政务、国企、金融等信创招标、上线验收要求。
五、AIIData 落地应用案例
痛点：营收、管网监测、二次供水、客服系统多套库，不想部署复杂大数据组件，希望轻量化、基于国产数据库运行。
AIIData 落地流程
✅ 采用【国产数据库一体化版本】部署，依托国产数据库作为底座
✅ 集成管理接入 SCADA 管网监测、抄表、营收、客服工单数据
✅ 标准化水务指标（水压、漏损率、抄收率），建立水务主题模型，分级管控水厂、分公司数据权限
✅ 实时开发IDE 监控管网异常水压、爆管预警；离线平台生成月度水费、漏损分析报表
✅ 可视化搭建水务指挥大屏，API 对接原有水务调度系统
落地效果：轻量化部署，不用维护复杂大数据集群，满足国企国产化建设要求。
六、总结
AIIData 数据中台核心思路就是一个平台跑完整条链路：管理员在后台初始化环境，用集成模块收数据，先用标准 + 模型 + 权限做好治理，再分开做离线、实时开发，最后通过 API、数据门户、可视化把数据交付给业务使用。
企业基础版核心能力不是孤立工具，而是前后衔接、环环闭环，降低大数据平台使用门槛，不管是技术团队做数据开发，还是业务人员自助看数、申请资产，都可以简单上手。