小李：最近我们公司要上线一个新功能，但数据来源分散，怎么处理？
老张：这正是数据中台的用武之地。我们可以把各个系统的数据统一汇聚、清洗、标准化，然后提供给上层应用。
小李：那具体怎么操作呢？有没有例子？
老张：举个例子，假设我们需要从订单系统和用户系统中提取数据，可以使用Python脚本进行ETL处理。
小李：能给我看看代码吗？
老张：当然可以，以下是简单的数据抽取与整合代码：
import pandas as pd
# 模拟订单数据
orders = pd.DataFrame({
'order_id': [1, 2, 3],
'user_id': [101, 102, 103],
'amount': [100, 200, 150]
})
# 模拟用户数据
users = pd.DataFrame({
'user_id': [101, 102, 103],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
})
# 合并数据
merged_data = pd.merge(orders, users, on='user_id')
print(merged_data)
小李：这样就能得到一个统一的数据集了？
老张：没错，这就是数据中台的核心价值——将分散的数据变成可用的信息。
小李：那如果后续需求变化怎么办？
老张：数据中台支持灵活扩展，比如增加新的数据源或调整数据模型，只需要在中台层面做相应配置即可。
小李：明白了，数据中台确实能很好地应对不断变化的业务需求。
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