张工: 嗨, 李工, 最近新乡市的数据管理遇到了一些问题, 我们需要一个更高效的数据处理平台。
李工: 是啊, 张工。目前各个部门的数据孤岛现象严重, 信息共享效率低下。我觉得我们可以引入数据中台的概念。
张工: 对, 数据中台能够整合不同来源的数据资源, 构建统一的数据服务体系。你觉得我们从哪里开始呢?
李工: 首先得建立数据采集模块, 用于收集来自各部门的数据。我可以给你看一段Python代码示例:
import pandas as pd
def fetch_data(source):
if source == 'finance':
return pd.read_csv('finance_data.csv')
elif source == 'sales':
return pd.read_excel('sales_data.xlsx')
else:
raise ValueError("Unsupported data source")
张工: 这段代码很清晰, 它可以根据不同的数据源返回相应的数据表。接下来是数据清洗环节吧?
李工: 没错。我们需要编写脚本来处理缺失值和异常值。比如这个例子:
def clean_data(df):
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
return df
张工: 清洗后的数据就可以存储到中央数据库里了。不过, 我们还需要设计一套权限管理系统来确保数据安全。
李工: 这一点非常重要。可以使用Flask框架搭建API接口, 并结合JWT进行用户认证:
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_jwt_extended import JWTManager, create_access_token, jwt_required
app = Flask(__name__)
app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'secret'
jwt = JWTManager(app)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
username = request.json.get('username', None)
password = request.json.get('password', None)
if username != 'admin' or password != 'admin':
return jsonify({"msg": "Bad username or password"}), 401
access_token = create_access_token(identity=username)
return jsonify(access_token=access_token), 200
张工: 真棒! 这样就完成了数据中台的基本构建。新乡的数字化转型有了坚实的基础。
李工: 是的, 接下来就是不断优化和完善整个系统了。
]]>