随着企业和政府业务范围的扩大,其拥有的数据量也呈指数增长,当数据达到一定的规模,如何管理这些庞大且杂乱的数据,发挥数据的价值、提高服务质量、降低运营成本,从而快速响应用户需求,成为必须思考的问题。同时,目前很多大型企业都设计了一套契合自身组织架构和业务特点的中台系统,正因为与业务的高度耦合,同样的模式无法移植到其他企业或组织,因此并不具有通用性。为了提高对多源异构数据的管理效率,解决传统的烟囱式业务模式中,各业务系统数据标准不统一、数据来源多样且异构、数据质量差等问题,进而通过数据服务反馈业务,实现数据价值,本论文借助于前沿的数据治理思想和优秀的微服务架构技术设计并实现了一个数据中台系统。本系统分为五个功能模块:数据汇集、数据资产、数据质量、数据安全、数据服务。多源异构数据通过数据汇集模块进入系统,通过数据服务模块输出高质量数据,数据质量和数据安全模块保证了输出数据的质量以及数据在各个环节的安全性,数据资产模块则是通过管理和分析数据辅助用户决策。为了保证系统的扩展性、性能,以及开发效率,系统采用前后端分离架构,直接面向用户的视图层采用Vue框架实现,服务端则采用Spring Cloud搭建整体框架,并使用Spring Boot实现具体的微服务,数据库层使用Mysql和Redis,实现过程中采用了Spring Cloud生态中的一些优秀的开源组件如Feign、Hystrix等来完善系统,同时使用了Docker容器技术完成项目部署。本系统实现的数据中台通用性较高,不与业务强关联,适合有数据治理相关需求的企业或政府部门。经过严格测试,系统在数据的汇集、管理、服务、安全等多方面以及系统性能方面都满足了用户需求。