张工：你好李工，最近我们山东这边正在推进数据中台建设，想了解一下你们那边是如何进行主数据管理的？
李工：嗨，张工。我们在主数据管理上确实积累了一些经验。首先，我们需要一个统一的数据存储平台来集中管理主数据。
张工：是的，我们也考虑过这个问题。不过，如何确保数据的一致性和准确性呢？
李工：我们使用了数据质量工具来检查数据的完整性和一致性，并且建立了数据校验规则。此外，我们还通过API接口实现了数据同步。
张工：听起来很不错。那你们是如何处理数据集成的问题的？
李工：对于数据集成，我们采用了ETL工具来进行数据抽取、转换和加载。这里有一个简单的Python脚本示例：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname')
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 数据插入到数据库
data.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
]]>
张工：这很有帮助，谢谢！另外，我们还需要对数据进行分析，以便更好地支持业务决策。
李工：分析方面，我们可以使用大数据分析平台，比如Hadoop或Spark。它们可以帮助我们高效地处理大规模数据集。
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