小王（数据工程师）：嘿，小李，最近锦州那边的企业都在提数据中台的事情，你知道这是啥吗？
小李（技术顾问）：当然知道！数据中台就是把企业的各种数据资源整合到一个平台上，方便统一管理和分析。锦州有很多传统企业，他们需要这种平台来提升效率。
小王：听起来不错，那我们怎么开始呢？
小李：首先得有一个清晰的技术架构。我们可以用Python搭建一个简单的数据中台原型，先从数据采集开始。
import pandas as pd
def load_data(file_path):
return pd.read_csv(file_path)
data = load_data('data.csv')
print(data.head())
小王：这段代码是干啥的？
小李：它用来加载CSV文件中的数据，并打印出前几行内容。锦州的企业通常有大量分散的数据源，我们需要这样的工具来整合它们。
小王：明白了，接下来呢？
小李：然后是数据清洗和存储。这里可以用Pandas进行数据清洗，再用MySQL作为数据库存储清洗后的数据。
import pymysql
def save_to_db(df, table_name):
connection = pymysql.connect(host='localhost',
user='root',
password='password',
db='data_mart')
try:
with connection.cursor() as cursor:
df.to_sql(table_name, con=connection, if_exists='replace', index=False)
finally:
connection.close()
save_to_db(data, 'cleaned_data')
小王：这下数据就存好了，但怎么让不同部门都能用上这些数据呢？
小李：这就需要用到API服务了。我们可以用Flask框架创建一个RESTful API接口。
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/get_data')
def get_data():
connection = pymysql.connect(host='localhost',
user='root',
password='password',
db='data_mart')
try:
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT * FROM cleaned_data LIMIT 10")
result = cursor.fetchall()
return jsonify(result)
finally:
connection.close()
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小王：哇，这样各部门就能通过API获取数据了！感觉锦州的企业做数据驱动决策会轻松很多。
小李：没错，这就是数据中台的价值所在。不过还需要不断优化性能和安全性。
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