在当今这个数据驱动的时代，数据的价值得到了前所未有的重视，随着企业信息化建设的不断推进和完善，数据已经成为企业决策、优化运营和提升竞争力的核心要素。企业通过数据分析，能够揭示隐藏在大量信息背后的规律，从而指导决策、优化流程、改善产品，并最终实现业务目标，这种以数据为依据的决策模式正在逐步成为现代企业的标准操作。
DAP数据分析平台就是一款功能强大的数据分析工具，能够帮助企业从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为具有战略意义的洞察。然而，数据的价值并不仅仅局限于企业内部，很多时候需要与外部合作伙伴或更广泛的生态系统中的其他参与者共享数据，为了满足这一需求，DAP数据分析平台提供了数据对外的数据服务功能，本文将详细介绍这一功能的使用方法。
DAP数据分析平台是一款专为构建企业大数据平台而设计的产品，它能 高效存储、计算、分析和处理从业务系统或ODS中抽取的海量数据 。通过可视化有价值的数据，帮助企业明确分析自身的优劣势，进而调整策略，加速企业的信息化发展和整体竞争力。
该产品可以灵活组合，以解决不同公司面临的企业问题，它在企业范围内建立了一套统一、规范的IT架构标准体系，包括数据规范、服务规范、流程规范、界面规范和接口规范等，从而有效解决了当前的信息孤岛问题，提高了效率并降低了成本。
首先介绍一下我们数通的产品体系：
数通的所有产品都是 通过K8S云平台进行部署搭建产品环境 ，通过不同的产品组合方案来解决企业面临的不同信息化困境，帮助企业完善信息化发展。
上图所示通过DAP数据分析平台+MDM基础数据平台+ESB企业数据总线组成了数据中台方案，DAP数据分析平台就是此方案的核心，基础数据进行主数据治理，DAP数据分析平台进行业务数据治理，通过ESB进行数据的集成，帮助整合企业数据，统一管理，提升企业的数据价值。
数据全生命周期管理是通过采集各个业务系统数据构建数仓，从而进行有效分析的过程，能够真实、准确、有效地将企事业内部及行业外部相关数据进行可视化展现，帮助企事业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。
数据分析平台功能有：
1. 数据来源 （应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）。
2. 数仓模型 （业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标管理）。
3. 数据调度 （规则校验、调度资源（同步资源、加工资源）、调度任务、调度日志（同步日志、加工日志）、质量日志、通知日志）。
4. 分析模型 （数据集配置、立方体配置、业务类报表、多维度分析）。
5. 展现模型 （导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。
6. 数据服务 （接收服务、查询服务、统计服务、指标服务、业务服务）。
7. 反向集成 （集成配置、数据管理、数据分发）。
8. 数据标签 （标签定义、标签配置、标签画像）。
9. 统计分析 （数据地图、质量分析、血缘分析、影响分析）。
10. 系统管理 （组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。
本次讲解的是DAP数据分析平台的算法模型功能部分，算法模型的数据来源于数据集，通过对算法进行原型配置、算法开发、算法调用一系列操作，将数据进行预测分析，最终使数据进行可视化的展现。
在实际业务中，DAP数据分析平台将数据分析治理后，外部需要拿取数据进行使用，为了简化这一过程，开发了数据服务功能对外部提供数据接口，外部可通过接口调用数据使用。
DAP中的各个功能模块都对应有各自的数据服务，如上图所示，数据服务可以把DAP分析治理数据过程中的各个阶段的数据对外发布提供接口，再由外部使用接口获取数据，应用在外部的展现层、业务表单、统计分析等，帮助企业更好地利用数据资源，提高业务效率。
接收服务是对ODS数据抽取的一种方式，通过对外接口把业务系统的数据同步到ODS中间库里。
ODS有几种同步数据方式，分别是源库读取、外部同步、接口推送、流程同步，其中接口同步就是同步外部接口进行同步数据，如果ODS选择接口同步就会在接收接口处生成一条服务，通过接收接口能够查看到接口地址和入参格式，通过样例就可以进行调用。
在ODS创建表时勾选生成接收服务。
而后可以在接收服务中进行查看。
双击进入详情页面点击执行就可以出参了。
如下图为服务路径和入参样例展示。
查询服务是对数据集数据对外发布的一个服务，通过数据集编码和条件进行查询数据集中数据。
数据集添加发布和反发布，通过发布生成数据集获取接口，通过条件查询数据集中的数据，配有数据预览功能，对即将要对外发布的数据进行预览，外部通过发布的接口即可获取对应数据集中的数据，为外部获取数据集数据提供了便利。
首先在数据集配置页面对于需要对外发布的数据集进行发布。
然后其数据就可以在查询服务的对应主题中显示。
双击进入详情页面点击执行进入数据预览页面。
在数据预览页面点击执行可以进行出参，点击预览可以对数据进行预览。
如下图为出参展示。
下图为数据预览。
算法服务是提供应用于DAP算法模型模块，为算法模型预测获得的数据提供对外出口，方便外部调用其数据。
通过发布算法调用其数据就可以在算法服务列表中查询到，对于算法模型模块预测分析的数据向外部提供。算法服务可以通过修改入参信息方式再次进行预测分析过程，从而得到新的参数所对应的预测值，即出参数据。
首先在算法调用页面点击发布按钮将测算过的算法调用发布。
而后在算法开发页面及进入详情页面可以查看到服务理解和入参样例，修改入参样例亦可以重新调用算法得到新的结果以供出参使用，点击执行即可得到出参。
如下图所示点击执行后的数据出参预览展示。
统计服务应用于立方体分析模型，为立方体分析模型提供对外数据。
通过发布生成立方体数据获取接口，企业可以轻松获取到立方体到汇总计算数据。在统计服务中，可根据需要配置的条件字段和排序配置，以自定义形式展示数据，从而更直观地了解数据趋势和变化。
在立方体列表页面对要对外发布的立方体数据进行发布。
而后在统计服务列表中对应的主题下即可找到相应数据。
双击进入详情页面，点击执行进入数据预览页面。
点击执行可以查看出参，点击预览可以进行数据预览。
如下图所示为统计服务的出参展示，外部通过此接口可以快速地获取治理后的数据。
下图为数据预览页面。
通过数据服务功能可以快速对外部提供数据，为企业中其它需要应用DAP治理分析的数据进行便捷调用，数据服务功能对外提供的数据格式都是转化完善的数据，以方便外部调用，帮助企业共享数据，以下是本次总结说明。
通过数据服务功能，用户可以在DAP平台上发布数据服务，将经过处理的数据以API的形式对外共享，这 为外部系统提供了一个标准化的、易于调用的接口 ，使其能够直接访问和集成经过处理的数据，通过数据服务页面，企业可以管理已发布的服务，并为每个服务定义相应的输入参数和输出结构。
外部系统可以通过简单的API调用，轻松地获取所需的数据，数据服务功能不仅提供了高度的灵活性，使用户能够根据具体需求定制数据服务，还通过规范化的接口形式简化了与外部系统的集成过程。这样DAP平台的数据不仅在内部得到了充分利用，同时也为外部系统提供了无缝的数据调用体验。
这一全面的数据服务机制旨在支持企业内外部门的协同工作，促进数据驱动决策和业务创新。通过对外提供数据服务，DAP平台在连接内外部数据流动方面发挥了重要的作用，为整个数据生态系统提供了一致性和可持续性的数据服务。
对于数据服务功能，其宗旨是通过接口对外共享分析治理后的数据，而数据分析必须要以数据为先，分析为后。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的效能，发挥数据的作用，这是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，而本文介绍的数据分析平台就大大加强了数据治理方面，加强数据应用，无论数据服务和数据可视化展现都是提升企业数据价值的表现。
对于外部调用数据服务接口获取数据，首先要在出参预览模块对数据进行预览，了解输出参数的格式，进而在调用接口接取数据时能够正确使用数据，数据服务对服务接口设有发布和反发布功能， 只有经过发布的数据外部才能调用接口获取数据 ，数据调取完毕后若不再对外发布亦可应用反发布功能回收接口。
数据中台项目中的难点和重点是各个业务系统的采集，并把数据变成完整的、可观察的数据，从而建立一个标准、可持续应用的数仓，而DAP产品可以把这个过程自动化。DAP数据分析平台是数据中台的一部分，它可以提升企业的业务数据价值，从数据来源上梳理企业的业务数据，把可以提升企业业务价值的相关表放到中间库中，通过数据治理整合汇总这些数据，把这些数据变成完整的、可观察的数据，从而把数据展现出来。
数据经过处理后不仅需要在内部被有效利用，同时也需要向外部提供接口，以满足外部系统对数据的调用需求。在这种情况下， 数据服务功能能够发挥关键的作用 ，负责为外部提供便捷的接口以调用经过处理的数据，能够帮助企业更好地管理数据、制定更精确的决策和提高整体运营效率。
