一、数据中台是什么？
提到数据中台，就先要了解什么是中台，关于中台的建造，大都是跟从阿里中台的方法论。中台的作用在于打通固有多业务体系之间的数据壁垒，交融各个不同业务体系间所发生的数据，经过数字化的运营和驱动来支撑前端业务的快速改变，然后发生更大的价值。而新一代数据中台，在交融数据的基础上，更要关注是否能够堆集和沉淀职业Know-How，将数据智能和组织智能交融，构成职业智能，更敏捷更快速的呼应前端业务的改变，更好的协作立异。
数据中台进入日益深化的阶段，数据财物办理才能毋庸置疑成为各职业场景数据管控与价值发挥的必备才能。
数据中台技能和通用功用场景已经相对成熟和规范化，市场上已经有许多相对规范化的中台产品。但大多数是大而全，实践需求中又有许多定制化需求，本钱较高，运用上也有必定难度。
现在低代码、无代码方式的产品比较多，例如表单类无代码、运用办理低代码、数据办理无代码、甚至还有数字孪生无代码等等，这类方式能够让是数字化运用的构建变得比较简略。
所以数据中台也一样，由于功用需求都逐步规范化，将通用功用模块进行封装，依据办理需求进行拼装建立，个性化需求再进行二开，这会大大提高数据中台的构建功率，一起这样的页面方式、功用都易上手。首要一个比较全面且轻量级的数据中台运用，不只本钱低，而且愈加有用和灵敏。
基于这样的想法，在网上一搜，还真有这样的渠道——smardaten。
这个渠道是一整个的无代码渠道，但看起来才能比常见的无代码渠道规模要多，包括核心的三块：数据办理类、数据剖析和可视化、无代码运用开发。
细心一看功用架构，功用还真不少，数据这块是包括数据衔接、IoT设备数据收集、数据规范、数据质量、数据集成、数据安全、数据服务等功用和服务。
据了解， smardaten上面各个所谓的功用开发模块，自身都是能够做为组件模块之一被拼装到运用中去，也就是说，比如数据这些功用模块，能够作为东西单独运用，也能够独立集成在客户业务渠道中，能够建立一些大数据办理渠道、数据处理渠道、数据办理渠道、轻量级数据中台等数据场景。
这就有意思了，真的能够做到这样吗？
我们先回过头看看一般的数据中台需求具有哪些功用，再对比下smardaten是否真的满意。
二、数据中台的特色
1、数据中台需求具有哪些特性？
- 数据中台需求具有高可用性和可扩展性，能够支撑海量数据的存储和处理，满意业务高峰期的需求；
- 数据中台需求支撑多种数据源的接入和集成，包括结构化和非结构化数据，能够完成数据的清洗、转化和规范化；
- 数据中台需求供给数据安全和隐私维护机制，确保数据的机密性、完整性和可用性；
- 数据中台需求支撑多维度的数据剖析和挖掘，能够为业务决议计划供给牢靠的数据支撑；
- 数据中台需求具有良好的用户体验和易用性，能够为用户供给简略、直观、高效的数据服务；
2、数据中台需求供给哪些服务？
三、数据中台建立东西
smardaten是一个以数据驱动的无代码渠道，能够削减很多开发作业，完成快速开发。而且它是大数据起家，关于数据办理这方面，有自己独特的见地和才能，渠道自身就已经包括了大多常见的数据处理才能，大大削减了开发难度和规划难度。
smardaten 经过自定义软件安装，能够快速完成项目定制。经过插件化装备，完成了装备进程可视化。规划即开发、开发即交付的规划态理念削减重复性装备开发作业，削减需求剖析规划及交流 承认时刻，把控项目进度；从需求快速承认、规划快速出现、体系快速出产落地，快速的呼应机制提升客户满意度。它支撑以下功用：
- 数据财物办理
- 数据拜访办理
- 数据交流渠道
- 数据同享渠道
- 数据质量办理
- 数据主题剖析
- 体系运转办理
四、如何用无代码快速建立数据中台
一个合格的地舆数据中台，首先需支撑多方式数据源导入、数据的的剖析和处理、数据的可视化展现、可拖拽的图表绘制、剖析仪的有用办理。
其次，经过数据中台数据可视化，将国家地舆信息展现的明晰易懂、酣畅淋漓。将杂乱的地舆空间数据转化为直观、易于了解的地图和图画，然后提高大众对地舆空间数据的了解和运用。将不同来源的地舆信息整合在一起，促进地舆信息可视化和同享。
建立统一的数据办理和服务渠道，下降企业的本钱和提高功率。一起，经过自动化和智能化的数据处理和剖析技能，削减人工干预，提高数据处理和剖析的功率和准确性。
下面以国家地舆数据中台为例，用smardaten无代码软件开发渠道，快速建立地舆数据中台。
1、多源数据接入
（1）在功用导航中单击挑选“数据图书馆”，进入数据图书馆页面；
（2）在左面目录中挑选需求创立数据财物的分组，单击右上角“新增数据”，进入创立数据财物类型挑选页面；
（3）挑选财物类型，进入创立财物页面；
（4）挑选数据源，“数据源称号”自动填充“JDBC衔接串”等信息，“用户名”、“密码”和“客户端字符集”会自动填充该数据源的相应信息，单击 “承认”；
（5）进入数据财物装备页面，填写财物称号及其他装备信息，装备完结后，单击右上角“保存”；
（6）进入该数据财物详细信息页面，装备完结后，可在菜单栏挑选数据结构、关联关系、血缘关系、剖析图表、质量检测、权限设置和生命周期进一步的装备数据财物信息；
2、数据流（数据集成）
经过数据流的方式导入数据，数据流均在体系预置的默许文件夹目录下，其他用户同享的数据流在体系预置的同享文件目录下。 smardaten渠道，竟然支撑这么翔实的数据流~
3、数据财物办理
（1）选中一个图书馆目录，在新增数据右边点击导入数据
（2）挑选从数据库导入
（3）挑选一个数据库源
（4）显现数据库表，全选、导入，会将数据库表一次性导入图书馆。
4、数据拜访办理
（1）服务注册
功用包括在下页，可建立内部服务，封装第三方外部服务。
点击新建、内部服务，一般挑选restful协议，假如挑选下载方式，则接口拜访时直接将回来的数据转化为excel文件。
接口挑选对应的操作数据财物，可挑选对财物进行增修改查操作。挑选财物某个字段作为接口的输入参数，挑选多个字段作为回来字段。
（2）服务编列
- 供给可视化编列功用，满意杂乱业务需求的 API 服务编列开发；
- 支撑在线进行服务调用测试；
- 支撑针对不同用户需求，能够经过界面化对不同服务字段进行剪裁，按剪裁后的服务回来调用结果
对已有服务进行编列：
流程化服务编列，进行数据操作、服务调用：
（3）服务发布
显现各类服务的列表，点击行按钮，挑选服务上架、下架操作。
（4）服务下架审阅
点击服务列表里边操作栏，审阅按钮，关于上下架服务的操作，由办理员进行审阅，挑选经过或回绝：
5、数据交流渠道
数据收集渠道可设置多个数据流（新增），用于从原始数据仓库到方针数据仓库的数据收集。
数据流装备页面，能够可视化装备数据收集的流程：
选中输入数据源、挑选装备、左面树挑选数据图书馆中的仓库，右边挑选仓库的数据财物：
能够把源数据直接加载到方针数仓，也能够挑选ETL节点对数据进行挑选、处理，加载到方针数仓。
6、数据同享渠道
左面目录树上进行数据同享接口目录增修改；右边点击新建、内外部服务增修改。
7、同享使命调度
（1）使命调度和履行办理
检查使命列表，并可在行按钮点击当即履行交流使命：
并可点击“检查前史”检查履行状况：
（2）资源发布流程批阅
业务部门会集处理待处理的批阅流程，点击“待我处理”，检查待批阅业务：
点击行按钮“处理”、切换到详情页面
点击同意或回绝，并填写批阅意见，即可完结批阅：
五、数据可视化剖析
数据中台做数据办理后，还能够快速去运用这些数据，完成数据多维剖析和可视化展现。
数据可视化能够将杂乱的数据和信息转化为直观、易于了解的图形和图画，然后帮助人们更好地舆解和剖析数据。经过数据可视化，数据变得愈加明晰和易于了解，使人们更简单了解和运用数据，然后更好地制定决议计划。数据可视化能够经过将数据转化为视觉方式，使数据更简单被拜访和比较。这有助于人们更好地了解数据的趋势和方式，然后更好地猜测未来趋势。
1、数据剖析
渠道数据剖析的简略操作，并以地舆数据剖析图展现。
（1）单击“数据预备”标签右侧“加号”的可添加作业区，作业区可对挑选的数据财物进行图表装备。 （2）用户在左面导航栏中挑选字段，右键可对字段做排序、计算、高级计算、过滤、翻译、别名、精度设置。 （3）单击左下角“添加字段”，可依据需求经过表达式装备除财物字段外的其他字段，添加的字段可在数据剖析仪中展现并输出。 （4）单击拖动左面字段到右侧面板可展现该字段对应的值，鼠标停留在字段后的图标上，可将该字段从右侧图标中删去。
数据可视化支撑全屏视图、折线图、折线图、面积图、饼图、外表图、地图等方式的视图。
这样就能够拼装出一个简略的数据外表盘，款式能够自助调整的美观一些。
2、可视化大屏
将数据中台数据，经过简略拖拽即可生成可视化图表，制作进程所见即所得。
对底层各类数据的统一办理和展现，实时掌握数据办理状况，还能够将数据中台中已经做好的剖析图表拖拽到可视化大屏，进行拖拽、布局，轻松建立可视化大屏。
smardaten渠道供给丰厚图表组件和交互控件，即拖即用；支撑一键智能计算，可快速生成排名、占比、同环比、累计等；也支撑导游式生成计算度量、分组计算等；还支撑外表盘智能问答，查找一下，立刻剖析。
地舆数据中台开始建立的主页作用如下：
数据可视化能够将杂乱的数据和信息转化为直观、易于了解的图形和图画，然后帮助人们更好地舆解和剖析数据。经过数据可视化，数据变得愈加明晰和易于了解，使人们更简单了解和运用数据，然后更好地制定决议计划。数据可视化能够经过将数据转化为视觉方式，使数据更简单被拜访和比较。这有助于人们更好地了解数据的趋势和方式，然后更好地猜测未来趋势。
六、总结
数据办理越来越重要，在各类场景中必不可少的要布置数据集成办理渠道。
虽说中台已死，但本质上数据中台相关的数据办理才能，数据沉淀和数据快速运用等一套逻辑是相通的。市面上各类类中台产品也相对成熟，但难免让人觉得渠道沉重，运用难度大、布置本钱高，替换本钱更高，食之无味，弃之可惜~
无代码看似和数据中台不相关，但假如能用无代码去构建一套轻量级、好用、能用的数据办理渠道，何乐而不为？
