功能清单（完整）
2025/8/27大约 43 分钟
qData 数据中台提供 商业版 与 开源版 两种形态，满足不同规模与场景下的用户需求。
- 商业版：功能完整，覆盖系统管理、数据接入、建模、安全与服务的全链路，经过严格打磨，适用于大规模、复杂场景，提供专属服务与智能化能力，助力企业稳定高效运行。
- 开源版：聚焦核心功能，包含基础管理、常见数据源接入、建模与质量校验，轻量易用，门槛低，适合中小企业或个人开发者快速实践与探索。
两者既各具特色，又形成互补：商业版更像专家顾问，提供深度与保障；开源版更像启蒙老师，帮助低成本起步。无论选择哪种版本，qData 数据中台都将成为可靠的伙伴，帮助企业释放数据价值，加速数字化进程。
| 序号 | 模块 | 子模块 | 功能描述 | 开源版 | 商业版 | 开源版差异说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 系统管理 | 用户管理 | 支持用户账号的全生命周期管理（新增、编辑、删除、启用/停用、查询），支持密码重置与角色分配，实现统一身份管理，满足组织级用户治理需求。 | ✅（包含） | ✅ | / |
| 角色管理 | 提供基于角色的访问控制（RBAC）机制，支持自定义角色并配置细粒度权限，实现功能与数据权限的灵活管控。 | |||||
| 菜单管理 | 支持系统菜单与功能点的可视化配置，支持多级树形结构，可与角色绑定，实现界面与权限的动态控制。 | |||||
| 部门管理 | 支持组织架构的层级化配置与维护，构建企业级部门树，为权限分配、任务归属提供组织基础。 | |||||
| 岗位管理 | 支持岗位定义与用户绑定，实现“人-岗-权”一体化管理，提升人员职责与系统权限的匹配度。 | |||||
| 字典管理 | 提供系统级数据字典管理能力，支持状态、类型、类别等公共编码的统一维护，确保数据口径一致、前端显示规范。 | |||||
| 参数设置 | 支持系统运行参数的集中配置与动态调整，提升系统灵活性与可维护性。 | |||||
| 通知公告 | 支持系统公告、运维通知、业务提醒的发布、编辑与管理，实现重要信息的定向推送与全员触达。 | |||||
| 日志管理 | 集中记录用户操作日志与系统运行日志，支持按时间、用户、操作类型等多维度检索、下载与审计，满足合规与问题追溯需求。 | |||||
| 2 | 基础管理 | 主题管理 | 提供数据资产的主题化分类能力，支持按业务域（如客户、财务、供应链）组织资产，提升资产可发现性与管理逻辑性，是数据资产管理的核心维度之一。 | ✅ | ✅ | / |
| 应用管理 | 提供对接入平台的应用进行统一管理的能力，支持应用的注册、鉴权、调用与监控，确保跨系统数据服务安全、规范与可控。 | |||||
| 类目管理 | 提供多维度的类目管理能力，支持对数据资产、逻辑模型、数据元、任务、数据开发、作业和 API 等对象进行统一分类。通过树形结构和多层级管理机制，实现灵活的组织与快速查找，提升资产管理的规范性与清晰度。 1、数据资产类目 支持新增、修改、删除、查询操作，并可在资产菜单中将数据资产绑定至类目；采用树形结构与多层级分类，提升资产归类与查找的效率。 2、逻辑模型类目 支持逻辑模型的类目管理与绑定，提供树形分层展示，便于模型的统一组织与跨项目查找。 3、数据元类目 提供数据元的类目新增、维护与绑定，支持多层级分类，保障标准定义的集中化管理与快速定位。 4、任务类目 支持集成任务的类目化管理与绑定，采用分层展示结构，帮助用户清晰管理不同任务，便于跨任务调度与复用。 5、数据开发类目 提供数据开发任务的类目管理与绑定功能，通过树形分层结构组织开发资产，提升开发任务的可管理性。 6、作业类目 支持作业类目的维护与绑定，采用层级化展示，帮助运维人员直观管理作业，提升调度与监控的效率。 7、API 类目 提供 API 服务的类目新增、修改与绑定功能，通过树形分层组织，便于服务的统一管理与调用规范化。 | |||||
| 3 | 数据采集 | 数据源管理 | 提供对多种数据库与消息队列的数据源接入与统一管理能力，满足关系型数据库、大数据平台及实时消息流的多样化接入需求，为后续数据处理、分析和治理提供基础保障。 | ✅ | ✅ | / |
| 1、关系型数据库类型 支持接入并管理主流关系型数据库数据源，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦（DM8）、人大金仓（KingbaseES）等，方便在统一平台上进行配置与管理。 | 🟡（部分包含） | ✅ | 开源版支持：MySQL、Oracle、达梦（DM8）。 | |||
| 2、大数据数据库类型 支持 Hive、Phoenix（基于 HBase）、Doris、ClickHouse 等大数据类数据库的连接与管理，适用于大数据环境下的元数据采集与数据访问准备，提升大数据资产的可用性。 | ❌（不包含） | ✅ | / | |||
| 3、消息队列类型 支持 Kafka 等主流消息队列的数据源接入，用于实时数据流的接入与配置管理，保障实时数据处理与分析的连续性。 | ✅ | ✅ | / | |||
| 4、文件类型 支持FTP、阿里云OSS、HDFS等文件类型的数据源介入。 | ❌ | ✅ | / | |||
| 连接测试 | 提供对接入数据源、服务或外部系统的连接有效性验证能力，确保在配置完成后能够快速检测连通性与可用性，降低接入失败风险，提升运维效率。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 4 | 数据标准 | 逻辑模型 | 提供可视化的逻辑建模与管理能力，统一数据结构设计，打通标准定义与物理落地，提升建模效率与一致性，是数据标准化的核心工具。 1、逻辑模型管理 支持逻辑模型的创建、修改、查询和删除，提供灵活的表结构与字段配置能力，满足多样化的数据建模需求。 | ✅ | ✅ | / |
| 2、表结构导入与建模 支持从 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦（DM8）、人大金仓（KingbaseES）、Hive、Doris、ClickHouse 等数据库中直接提取表结构，并可进行调整与保存，加速逻辑模型的构建与复用。 | 🟡 | ✅ | 开源版支持：MySQL、Oracle、达梦（DM8）。 | |||
| 3、字段标准化 支持逻辑模型字段与标准数据元关联，实现字段级的命名、类型、格式统一，推动数据标准落地，并支撑自动化的稽查与清洗。 4、物化与部署 支持将逻辑模型物化为物理表，并部署至多种数据库（如 MySQL、Oracle、达梦等），实现标准模型与物理数据的一体化管理，保障设计与落地的一致性。 | ✅ | ✅ | / | |||
| 字典表管理 | 提供统一的字典表定义与维护能力，支持代码项的新增、修改、删除和查询，保障字典口径一致、取值标准统一，提升数据管理的规范性和可用性。 1、字典表维护 支持字典表的新增、编辑与删除，覆盖名称、类型、格式等基础信息配置，确保字典表定义清晰完整。 2、字典项管理 提供字典项的增删改查功能，支持批量维护与快速查询，方便用户灵活管理字典项内容。 3、标准化支撑 通过统一的字典表，规范业务系统中的值域取值，避免多系统间口径不一致，提升数据共享与集成的准确性。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据元管理 | 提供统一的数据元定义与管理能力，支持数据元的新增、修改、删除与查询，明确字段的名称、类型、长度、格式等标准信息，确保数据在不同系统和场景下的一致性与可复用性。 1、数据元维护 支持数据元的新增、编辑、删除与查询，覆盖字段名称、类型、长度、格式等要素，确保定义完整规范。 2、数据元绑定 支持数据元与资产字段或逻辑模型字段的关联，保障实际数据与标准定义保持一致，提升可控性。 3、规则关联 可为数据元绑定清洗规则或稽查规则，实现标准与质量管控的深度融合。 4、标准复用 提供跨项目、跨系统的数据元复用机制，避免重复定义，提升数据管理效率与一致性。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 逻辑物化 | 将逻辑模型快速转化为物理表，实现模型设计与数据落地的一体化，提升建模效率与一致性。 1、模型物化 支持将逻辑模型直接生成物理表结构，包括表名、字段定义、约束条件等，确保逻辑设计能够准确落地。 | ✅ | ✅ | 开源版支持：MySQL、Oracle、达梦（DM8）。 | ||
| 2、多数据库部署 提供对 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦（DM8）、人大金仓（KingbaseES）、Hive、Doris、ClickHouse等多种关系型数据库的物化支持，满足不同环境下的应用需求。 | 🟡 | ✅ | ||||
| 3、标准化管理 将逻辑建模、物化部署与数据标准统一管理，减少重复建表工作，提升开发效率与数据一致性。 | ✅ | ✅ | ||||
| 物化记录 | 提供对逻辑模型物化过程的记录与追踪能力，帮助用户掌握物化执行情况、版本变化与部署历史，提升过程透明度与可控性。 1、物化执行记录 自动保存每次逻辑模型物化的执行情况，包括操作人、执行时间、目标数据库和结果状态，便于后续审计与问题定位。 2、版本变更追踪 支持对物化过程中的版本变化进行记录，用户可回溯不同版本的物化内容，保障模型迭代过程可控。 3、部署历史管理 提供物化部署历史的查询与管理功能，帮助用户快速了解物理表的生成与变更轨迹。 4、异常处理支持 在物化失败或异常时自动记录错误信息，并结合日志输出，辅助用户进行问题排查与修复。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 5 | 数据资产 | 数据发现 | 提供数据发现、结构分析、变更跟踪与任务调度等能力，帮助企业全面掌握数据资产现状与演进过程，提升元数据管理的透明度与可控性。 1、数据发现任务 支持任务的新增、修改、删除、查询与上下线，可从多种关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server、达梦等）自动提取并汇总表和字段的结构、规模及变化信息，为数据资产盘点和统一管理提供基础。 2、字段与结构分析 自动检测表结构，识别字段名称、类型、主键、分区等要素的变化，支持字段新增、删除、类型调整的对比分析，帮助用户快速掌握结构演进情况，保障数据模型的稳定性。 3、元数据变更管理 跟踪元数据在生命周期中的变更（创建、修改、删除），并支持版本化管理与历史回溯，确保元数据演进过程透明可控，方便审计和问题追踪。 4、状态监控 实时监控数据源中表的新增与删除，自动捕捉数据资产变动，并通过告警机制及时推送，帮助用户快速感知和应对资产变化。 5、调度管理 提供可视化任务配置与调度能力，支持定时、周期和手动多种调度策略，并可实时查看执行状态和日志，实现任务运行的灵活管控与高效运维。 | ❌ | ✅ | / |
| 资产管理 | 提供资产地图的列表化管理能力，以结构化方式展示和检索已生成的资产地图，便于用户快速定位、查看与维护资产全景。 1、资产清单管理 支持以列表形式集中展示所有已生成的资产地图，包含地图名称、所属类目、资产描述、创建时间、数据标签等信息，方便统一管理。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 2、多类型资产管理 数据库表类型 —— 管理各类业务数据库中的表资产，支持结构化数据的管理。 API 类型 —— 支持对外部或内部 API 资产进行登记、调用。 文件类型 —— 覆盖常见文件资产的存储与管理，如 Excel、CSV、文档等，便于统一归档和共享。 | 🟡 | ✅ | 开源版不支持外部Api和非结构化数据。 | |||
| 3、多维度检索 提供按名称、类型、主题、创建时间等条件的快速检索功能，帮助用户高效查找目标地图。 4、操作与维护 提供地图的新增、编辑、删除等操作，帮助用户灵活维护和优化资产地图内容。 | ✅ | ✅ | / | |||
| 资产详情 | 提供对单个数据资产的全方位信息展示与质量监控能力，覆盖基础属性、字段结构、质量评估、血缘关系等多维度内容，帮助用户全面掌握资产现状与价值。 1、基础信息展示 显示资产的基本属性，包括名称、类型、所属主题、所属分类、创建人、创建时间等，确保资产信息清晰可见。 2、结构与字段信息 展示资产表结构与字段详情，包括字段名称、类型、长度、约束、默认值等，便于用户快速掌握数据结构。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 3、血缘与依赖关系 提供资产的上下游血缘分析，直观展现数据依赖路径，帮助用户理解数据流向和影响范围。 | ❌ | ✅ | ||||
| 4、质量评估任务管理 支持对单个资产配置质量评估任务，展示任务名称、执行策略、执行状态与执行时间，便于统一调度与监控。 5、质量维度统计 提供完整性、准确性、一致性、时效性、规范性等维度的质量统计，输出整体数据质量评分，并显示问题数占比。 6、质量趋势分析 通过图表展示数据质量在不同时间段的变化趋势，帮助用户跟踪质量改进效果。 7、规则配置与管理 展示与资产绑定的质量规则，支持规则的新增、编辑、删除与启用/禁用，确保质量控制的灵活性。 | ✅ | ✅ | ||||
| 8、问题数据处理 对评估发现的异常数据提供修复入口，支持人工干预，保障数据质量持续优化。 | ❌ | ✅ | ||||
| 资产审核 | 提供数据资产的审核与发布流程管理，确保新增或变更的资产在上线前经过合规性、规范性和完整性校验，提升资产管理的可控性与可信度。 1、审核任务管理 提供待审核资产清单，支持查看资产的基本信息、变更内容和提交人信息，便于审核人快速定位与处理。 2、审核操作 支持对资产进行通过、驳回、退回修改等操作，并可附加审核意见，确保审核结果透明。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据查询 | 提供对多源数据的统一查询与访问能力，支持灵活的查询条件配置和结果展示，帮助用户快速获取所需数据，提升数据使用的便捷性与效率。 1、多源查询支持 支持对接入的多种数据源（关系型数据库、大数据平台等）进行统一查询，避免跨系统切换。 2、结果展示与导出 查询结果支持表格化展示，并可按需导出为 Excel/CSV 等格式，方便后续分析与共享。 | ✅ | ✅ | |||
| 数据血缘 | 提供数据资产间上下游关系的可视化追踪能力，帮助用户掌握数据从源头到应用的流向，提升数据溯源、影响分析与问题排查的效率。 1、血缘关系可视化 以图形化方式直观展示表、字段、任务之间的上下游依赖关系，方便用户快速理解数据流转路径。 2、字段级血缘分析 支持精确到字段级的血缘追踪，明确字段来源与去向，保障数据口径一致性与可解释性。 3、上下游影响分析 在源数据或逻辑模型变更时，自动识别受影响的下游对象，帮助用户评估变更影响范围，降低风险。 4、多维度关联 血缘信息可结合资产、任务、规则等模块进行联动，支持跨模块的溯源与分析。 5、动态更新 血缘关系随数据集成与任务运行动态更新，确保展示结果与实际运行情况保持一致。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 资产质量 | 提供针对单个数据资产的质量评估与监控能力，覆盖规范性、完整性、准确性、一致性和时效性等维度，帮助用户全面了解资产健康度并持续改进。 1、质量任务管理 支持为资产配置质量评估任务，查看任务名称、执行策略、执行状态和执行时间，方便统一调度与跟踪。 2、质量维度统计 从规范性、完整性、准确性、一致性和时效性五个维度对资产进行检测，输出整体质量评分和问题数据占比。 3、质量趋势分析 提供可视化图表，展示数据质量在不同时段的变化趋势，帮助用户跟踪改进成效。 4、规则配置与管理 支持在资产层面新增、编辑、删除和启用/禁用质量规则，确保质量控制灵活可配。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 5、问题数据处理 对检测发现的异常数据提供修复入口，支持人工干预，保障资产数据质量稳定可控。 | ❌ | ✅ | ||||
| 6 | 数据治理 | 稽查规则 | 基于国家标准的方法体系，提供 完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性 五大质量维度的检查能力，帮助企业快速建立统一的数据质量评估与管控体系，确保数据准确、可靠。 1、规则清理 企业能够根据自身业务需求重新二开质量规则，提升规则的 灵活性与可控性，避免冗余和不必要的干扰。 2、质量维度配置 左侧规则树支持完整性、唯一性、有效性、一致性和时效性五大质量维度的分类管理，方便用户快速定位和维护。 3、标准规则录入 支持通过外部链接批量录入规则，包括编码、名称、描述、使用场景和示例，确保规则定义清晰、可复用，便于在不同场景下统一应用。 | 🟡 | ✅ | 1、开源版内置3个稽查规则，可参考进行二开； 2、商业版内置20+稽查规则。 |
| 清洗规则 | 提供面向六大质量维度的可配置清洗能力（准确性、完整性、一致性、唯一性、有效性、及时性），以标准化规则驱动自动处理，提升数据的可靠性与可用性。 1、准确性修正 定位并修正错误或不一致取值，涵盖异常值处理、格式标准化等，提升数据可信度。 2、完整性修复 填补缺失、删除无效记录，按规则补全必填字段，确保关键信息齐全。 3、一致性修正 统一单位、格式、编码和值域，消除跨源/跨表差异，保障口径一致。 4、唯一性维护 去重与重复实体合并，生成或校验唯一键，避免重复记录造成的统计偏差。 5、有效性处理 识别并替换非法值与脏数据，按取值范围与校验规则过滤，保证数据可用。 6、及时性调整 校正时间戳、补齐时间缺口，对齐时区/时效策略，保证时间维度准确与时序完整。 | 🟡 | ✅ | 1、开源版内置5个清洗规则，可参考进行二开； 2、商业版内置30+清洗规则。 | ||
| 数据集成 | 提供输入、输出与转化三类节点配置能力，覆盖多种数据库、大数据平台与流式消息系统，实现数据的灵活采集、清洗与分发，支撑复杂场景下的数据集成与加工需求。 1、输入节点 支持从多种数据源接入，包括大数据平台（Hive、Doris、ClickHouse、Hbase）、主流关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、达梦（DM8）、人大金仓（KingbaseES）、流式消息队列（Kafka）以及外部 API 接口，满足多源数据采集需求。 2、转化节点 支持对输入节点字段进行解析，结合数据清洗规则完成标准化与质量保障，确保输出数据的准确性与一致性。 3、输出节点 支持将数据写入至大数据平台（HDFS、Hive、HBase）、关系型数据库（MySQL、Oracle、达梦 DM8、金仓 Kingbase8），并可输出到 Kafka 等流式消息队列，实现多目标数据分发。 | 🟡 | ✅ | 1、开源版仅支持关系型数据库到关系型数据库的数据集成； 2、开源版内置3个转换组件，可参考进行二开； 3、商业版内置15+转换组件。 | ||
| 数据稽查 | 提供对数据的系统化检查与稽核能力，基于预定义规则发现数据中的异常、缺陷和不一致问题，帮助用户及时定位风险，提升数据质量与可信度。 1、稽查规则配置 支持按照完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等维度配置稽查规则，保障检查覆盖全面。 2、结果分析与展示 稽查结果以报表或图表形式呈现，直观展示问题数据数量、分布与占比，辅助用户理解问题严重程度。 3、问题数据处理 提供问题数据的标记、导出与修复入口，支持人工干预或与清洗规则联动，实现问题闭环处理。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据清洗 | 提供针对原始数据的自动化清洗与修正规则，支持多维度的数据质量处理，消除异常、缺失与不一致问题，保障数据的准确性、完整性和可用性。 清洗规则配置： 支持按准确性、完整性、一致性、唯一性、有效性、及时性等维度配置清洗规则，覆盖常见质量问题处理场景。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据开发 | 提供面向实时流处理的任务管理、开发与调试能力，基于 Flink 等流式引擎，支持高吞吐、低延迟的数据处理需求，帮助企业构建高效稳定的实时计算与开发环境。 1、数据开发任务管理 支持实时数据任务的全生命周期管理，提供任务名称、类型、执行引擎、调度周期等信息的配置与查看；并具备任务状态监控与查询能力，帮助用户实时掌握任务进度与运行情况。 2、实时流数据开发 基于 Flink 执行引擎，支持实时同步与计算任务，提供调度周期与资源配置选项，保证任务可灵活调度与高效执行；同时满足高吞吐、低延迟场景下的实时处理需求。 3、IDE 工作台 提供可视化集成开发环境，支持 SQL 脚本编写、实时日志查看与任务调试；具备语法高亮、自动补全等辅助功能，提升开发效率与用户体验。 | 🟡 | ✅ | 开源版无大数据执行引擎（Hive、Spark、Flink）。 | ||
| 作业管理 | 提供对数据作业的统一配置、调度、监控与优化能力，覆盖依赖关系、资源调度、异常处理与跨模块编排，确保数据处理流程高效、稳定、可控运行。 1、任务依赖关系可视化配置 提供图形化界面，支持任务间依赖关系的拖拽式配置，直观定义执行顺序，自动生成任务流图，提升作业编排的清晰度与可维护性。 2、分布式负载均衡策略管理 在分布式环境下支持负载均衡策略配置，可根据任务优先级和资源使用情况动态分配计算资源，提升系统整体性能与任务执行稳定性。 3、自动重试策略配置 支持为任务设置自动重试机制，用户可自定义重试次数、间隔时间及失败处理逻辑，降低因临时错误导致任务中断的风险。 4、任务异常监控与告警中心 实时监控任务运行状态，对失败、超时、资源不足等异常情况进行告警通知，并支持问题处理机制（如任务重跑），确保异常及时响应。 5、整合数据集成与数据开发节点 将数据集成任务（如 ETL）与数据开发任务（如 SQL 脚本）统一纳入作业管理平台，实现跨模块任务编排与协同运行，提升整体数据处理的协同性与可扩展性。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 运维管理 | 提供作业与数据开发任务的集中管理与运行追踪能力，支持实例化运行、日志查看与问题排查，保障任务执行过程透明、可控与可复现。 1、作业任务管理 支持查看作业实例列表，每次执行自动生成实例，便于运行记录追踪。 提供树形结构的子任务展示，直观呈现任务层级与依赖关系。 支持查看与下载各任务节点的执行日志，方便问题定位与分析。 提供作业实例的重跑功能，确保任务在异常后可重复执行，提升稳定性。 2、数据开发任务管理 展示数据开发任务实例列表，支持统一的任务管理与进度跟踪。 提供执行日志的查看与下载，辅助开发人员进行调试与问题处理。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据填报 | 提供基于模板的数据填报与上报能力，支持用户按需录入、修改和提交业务数据，确保数据采集的完整性与及时性，满足业务对数据补充与校正的需求。 1、填报模板管理 支持创建与维护填报模板，灵活配置字段名称、类型、校验规则等，确保填报过程规范统一。 2、在线数据录入 提供在线表单式数据录入界面，支持数据的新增、编辑，提升填报效率。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 项目基础管理 | 提供对平台内项目的统一管理能力，支持项目的创建、维护与配置，明确项目边界与资源归属，帮助企业以项目为单位进行数据与任务的组织管理。 1、项目创建与维护 支持项目的新增、编辑、删除与查询，形成统一的项目清单，便于集中管理。 2、成员与角色管理 支持为项目分配成员并配置角色与权限，保障不同角色在项目中的职责明确、权限可控。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 7 | 数据质量 | 数据质量任务 | 提供基于规则的数据质量检测与任务化管理能力，支持任务的配置、调度与结果跟踪，帮助用户持续监控数据质量，确保数据可靠、可用。 1、任务配置与管理 支持数据质量任务的新增、编辑、删除与分类管理，覆盖任务名称、执行策略、评测对象和规则等要素。 2、多维度质量检测 可在任务中应用完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等质量规则，对目标数据进行全面检测。 3、调度与执行 支持定时、周期性和手动调度方式，保障任务灵活运行，满足不同业务场景的质量监控需求。 4、执行监控与日志 提供任务执行状态的实时监控，支持日志查询与下载，便于定位异常与优化任务配置。 5、结果展示与处理 以报表、图表形式展示检测结果，标注问题数据，并提供修复入口，支持人工干预或后续清洗联动。 | ✅ | ✅ | / |
| 质量任务日志 | 提供对数据质量任务执行过程的日志记录与追踪能力，帮助用户全面掌握任务运行情况，快速定位问题环节，保障质量监控过程的透明性与可控性。 1、执行过程记录 自动记录任务执行的全流程，包括启动时间、执行节点、规则应用情况与结束状态，确保过程可追溯。 2、异常信息捕获 在任务运行出现错误或规则校验失败时，实时记录异常详情，帮助用户快速定位并处理问题。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 任务质量报告 | 提供对数据质量任务执行结果的可视化报告展示与分析能力，从多维度输出检测结果与问题分布，帮助用户直观评估数据质量水平，指导后续优化与改进。 1、报告生成 每次任务执行后自动生成质量报告，包含任务基本信息、执行时间、执行对象与规则覆盖情况。 2、质量指标统计 按完整性、唯一性、有效性、一致性、时效性等维度输出检测结果，提供问题数据量与占比，全面反映数据健康度。 3、问题分布分析 通过图表展示异常数据的分布情况，支持按表、字段、规则进行问题定位，帮助用户快速发现质量薄弱环节。 4、趋势对比 支持与历史报告进行对比，展示质量指标的改善趋势，帮助跟踪质量提升成效。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 问题数据处理 | 在数据质量评测过程中，系统可自动识别 异常或不合规数据，并支持用户进行 手动修复与调整，保证数据的 准确性和一致性。该功能帮助企业快速发现问题并及时处理，避免错误数据在业务中扩散，确保整体数据质量的可靠性。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 8 | 数据安全 | 资产敏感等级 | 提供对数据资产敏感性的分级管理能力，根据数据类型与使用场景标注资产等级，帮助企业落实数据安全与合规要求，降低敏感数据泄露风险。 1、等级定义与维护 支持定义多级敏感等级（如公开、内部、敏感、核心等），并可根据企业规范灵活调整，确保分级标准统一。 2、自动识别与标注 结合数据分类与规则库，支持对常见敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等）进行自动识别，并标注对应等级。 | ✅ | ✅ | / |
| 数据资产分类与分级管理 | 提供对数据资产的多维度分类与分级管理能力，通过业务属性、敏感等级等方式统一组织与标识资产，提升资产管理的规范性、安全性与可用性。 1、多维度分类管理 支持按业务域、主题、类目等维度对数据资产进行分类，采用树形结构与多层级管理方式，确保资产组织清晰，便于快速检索与定位。 2、敏感等级分级 提供对资产敏感性的分级管理机制，支持定义公开、内部、敏感、核心等不同等级，保障数据在使用与共享过程中的安全合规。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 数据安全技术防护 | 提供多层次的数据安全防护能力，覆盖访问控制、数据加密、脱敏处理与操作审计，确保数据在存储、传输与使用过程中的安全性与合规性。 1、访问控制 通过用户、角色与权限体系，对数据访问范围进行精细化控制，防止越权访问。 2、数据加密 支持对存储数据与传输数据进行加密，保障敏感信息在存储和传输过程中不被泄露。 3、数据脱敏 提供静态与动态脱敏能力，对敏感字段（如姓名、手机号、身份证号等）进行遮蔽或替换，确保数据在共享与使用环节中安全可控。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 访问控制与权限管理 | 提供基于用户、角色与资源的精细化权限管理能力，支持多级授权与灵活控制，确保数据与功能的访问安全、合规与可追溯。 1、用户与角色管理 支持用户账号与角色的统一管理，提供角色创建、分配、绑定等操作，形成清晰的访问主体体系。 2、菜单与功能权限 提供基于角色的菜单、功能权限配置，灵活控制不同角色在系统中的可见范围与操作权限。 3、多级授权机制 提供部门级、项目级、资源级等多层次的授权能力，满足复杂组织架构下的权限分配需求。 4、数据权限控制 实现按组织、角色或用户维度的精细化数据访问控制。 | ❌ | ✅ | / | ||
| 9 | 数据服务 | API管理 | 提供统一的数据服务 API 管理与运维能力，支持 API 的全生命周期管理（创建、发布、调用、监控），帮助企业实现数据服务化交付，提升数据共享与复用效率。 1、API 定义与创建 支持基于数据表、视图或模型快速生成 API，配置请求方式、参数、返回结果等信息，降低服务开发成本。 2、API 发布与调用 提供 API 的发布、下线与版本管理功能，支持通过统一入口调用，确保服务交付规范可控。 | ✅ | ✅ | / |
| 调用日志 | 提供对 API 调用过程的日志记录与分析能力，帮助用户全面掌握调用情况、定位异常并进行审计，确保数据服务使用的透明性与可控性。 1、调用记录管理 自动记录每次 API 调用的时间、调用方、请求参数与返回结果，便于追溯与问题分析。 2、性能指标统计 提供调用次数、响应时间、成功率、失败率等关键指标，帮助评估 API 性能与稳定性。 3、日志检索与导出 支持按 API 名称、调用时间、调用方等条件检索日志 | ✅ | ✅ | / | ||
| API鉴权 | 提供多种鉴权机制保障 API 调用安全，确保数据服务仅在授权范围内被访问和使用，降低越权访问与数据泄露风险。 1、多种鉴权方式 支持基于 Token、API Key、OAuth 等多种鉴权方式，满足不同场景下的安全需求。 2、访问控制 可为 API 配置调用权限，限制调用方的身份、角色与访问范围，实现精细化管控。 | ✅ | ✅ | / | ||
| API在线测试 | 提供对已发布 API 的在线调试与验证能力，帮助用户快速检查 API 的可用性与返回结果，提升开发与运维效率。 1、在线调试工具 提供可视化测试界面，支持输入请求参数、选择请求方式并直接发起调用，简化测试流程。 2、实时结果反馈 调用后即时返回响应结果与状态码，便于用户验证 API 的正确性与稳定性。 | ✅ | ✅ | / | ||
| API黑名单、限流 | 提供基于黑名单和限流策略的安全防护能力，控制恶意调用与过量访问，保障 API 服务的稳定性与安全性。 1、调用黑名单 支持对指定调用方（IP、用户、应用等）加入黑名单，阻止其访问 API，防范恶意调用与越权访问。 2、访问限流 可设置调用频率、并发数及流量阈值，防止单一用户或应用因高频请求造成服务拥堵或资源耗尽。 | ✅ | ✅ | / | ||
| 10 | 数据资源门户 | 门户首页 | 提供统一的门户入口与首页展示能力，以可视化方式集中呈现数据资产、任务运行、质量监控及服务调用等核心信息，帮助用户快速了解平台整体运行态势与关键数据指标。 1、整体概览 集中展示数据资产数量、任务执行情况、质量评估结果、API 调用情况等核心指标，形成全局视图。 2、可视化看板 提供图表化仪表盘，直观呈现数据分布、趋势变化与运行状态，帮助用户快速发现问题与价值点。 | ❌ | ✅ | / |
| 服务资源 | 提供统一的数据服务资源目录，支持检索、筛选与详情查看，帮助用户快速发现、理解并申请所需服务，提升服务获取效率与规范性。 1、目录查看 支持查看已发布的数据服务目录，帮助用户快速定位目标服务资源。 2、检索与筛选 提供普通搜索和多维度筛选功能，支持按服务名称、类型、分类等条件查找，提升服务发现效率。 3、服务资源列表 集中展示服务资源清单，支持查看详细信息、状态及申请流程，保障服务访问有序合规。 4、服务详情页 提供服务的详细介绍与使用说明，包括接口信息、调用方式、参数说明等，帮助用户快速理解并使用服务。 | |||||
| 数据维护 | 提供对基础数据的统一维护能力，支持数据的新增、修改、删除与查询，确保数据在全局范围内的完整性、准确性与一致性。 | |||||
| 数据填报 | 在门户端提供统一的数据填报入口，支持用户通过可视化表单录入和提交业务数据，确保数据采集便捷、规范，并能直接进入数据处理与分析流程。 | |||||
| 资料中心 | 在门户端提供统一的资料中心，集中展示平台使用指南、规范文档、培训资料和案例资源，帮助用户快速获取所需信息，提升自助学习与应用能力。 | |||||
| 我申请的服务 | 在服务门户端提供个人申请服务的统一管理入口，支持申请进度跟踪、服务详情查看与操作管理，帮助用户高效掌握已申请服务的状态与使用情况。 | |||||
| 在线审批 | 在服务门户端提供统一的在线审批入口，支持对用户提交的服务申请进行查看、处理与流转，确保审批流程高效透明，提升服务交付效率。 | |||||
| 后台管理系统 | 提供服务门户的后台管理能力，支持对门户内容、用户、权限及服务资源的统一配置与维护，保障门户的高效运行与可持续优化。 | |||||
| 11 | 数据可视化 | 报表设计 | 提供多维度数据分析与可视化展示能力，支持自定义报表设计与数据钻取，通过可视化拖拽方式快速生成图表和仪表盘，帮助用户高效洞察业务数据。 1、多维度数据分析 支持按业务域、主题、时间等多维度对数据进行统计与分析，满足多场景的数据探索需求。 2、丰富的图表与模板 提供柱状图、折线图、饼图、仪表盘等多种图表类型，以及常用报表模板，便于快速生成报表。 3、自定义报表与钻取 支持用户自定义报表结构与展示样式，并提供数据钻取功能，实现从总体指标到明细数据的逐层分析。 | ❌ | ✅ | / |
| 大屏设计 | 提供可视化大屏设计与展示能力，支持拖拽式布局和多类型组件配置，帮助用户快速构建数据大屏，实现业务指标的直观呈现与实时监控。 1、可视化编辑器 提供拖拽式设计界面，用户可自由添加、调整和组合图表、控件与背景，简化大屏设计流程。 2、丰富的组件库 内置多种图表类型（柱状图、折线图、饼图、地图、仪表盘等）和展示控件，满足多场景下的数据可视化需求。 3、自由布局 支持多组件的任意排版与大小调整，形成个性化、场景化的大屏展示效果。 4、数据实时接入 支持连接多源数据，并实现实时刷新与动态更新，保障展示内容的时效性与准确性。 5、预览与发布 提供大屏效果预览功能，支持一键发布至展示终端或门户，方便共享与展示。 | |||||
| 仪表盘设计 | 提供灵活的仪表盘设计与展示能力，支持多维度指标组合、可视化组件配置与交互分析，帮助用户快速构建业务监控面板，实现核心指标的实时掌握。 1、可视化编辑器 提供拖拽式设计界面，支持图表、文本、指标卡等组件的自由组合，简化仪表盘搭建流程。 2、多维指标展示 支持将业务指标按主题、时间、区域等维度进行组合展示，形成综合性监控视图。 3、丰富图表类型 内置折线图、柱状图、饼图、面积图、雷达图等多种图表，满足多场景的数据可视化需求。 | |||||
| 12 | 人工智能 | Text2SQL | 提供自然语言转 SQL 的智能查询能力，用户只需输入文本问题，系统即可自动生成对应 SQL 并执行，帮助非技术人员也能便捷获取数据，提升数据使用的普惠性与效率。 1、自然语言解析 支持将用户输入的自然语言问题（如“查询上季度销售额”）自动解析为标准 SQL 语句。 2、语义理解与优化 结合领域语义与数据字典，优化 SQL 生成结果，确保查询符合业务语境与数据库结构。 3、多数据源支持 可对接 MySQL、Oracle、SQL Server、Hive 等多种数据库，实现跨源查询。 4、可视化结果展示 查询结果以表格或图表形式展示，用户无需额外操作即可查看分析结果。 | ❌ | ✅ | / |
| ChatBI | 提供基于对话式交互的智能数据分析能力，用户通过自然语言对话即可完成数据查询、报表生成与趋势分析，帮助业务人员以最低门槛获取数据洞察，提升决策效率。 1、对话式查询 用户通过自然语言提问（如“本月销售额同比增长多少？”），系统自动解析并返回结果，无需编写 SQL。 2、即时可视化 支持将查询结果以表格、柱状图、折线图、饼图等多种形式即时呈现，增强数据理解效果。 3、多数据源接入 可连接关系型数据库、大数据平台等多类数据源，实现跨库、跨域的统一分析。 4、智能洞察 基于历史查询与数据模型，自动生成趋势解读与业务洞察，辅助用户发现潜在问题与机会。 | |||||
| 13 | 其他 | 在线文档 | 提供更完善的官方文档，包括部署、运维、API、最佳实践等，更新及时，结构完整。 | ✅ | ✅ | / |
| 技术支持 | 提供企业级技术支持服务，专属技术对接人，支持 SLA，7x24 或 5x8 等支持方式。 | 🟡 | ✅ | 开源版通过Issues获取社区支持。 | ||
| 更新源码 | 提供稳定版本更新通道，附带升级指导、补丁说明，长期维护兼容性及安全性。 | ✅ | ✅ | / |