数据服务是数据开发者和数据消费者之间的管道，数据消费者不需要关心数据存放在哪里，数据开发者也不需要关心取数服务的具体实现，通过简单的配置实现取数API的自动化构建，提高数据消费的整体效率。

用户痛点

• 数据团队，通过传统方式对接业务人员，比如文档、报表或共享数据库表，面临维护多数据源、权限不通、格式混乱等问题；且随着业务的发展，数据消费方式由原本对接业务人员转变为直接对接业务系统，急需工具型产品的支持。

• 数据团队通过开发API将数据提供给业务方，但开发和维护API的链路长、投入成本高、数据滞后；且API需要对接不同的业务方，呈现烟囱式开发，API复用度低，加大开发人员的工作负担。

应用场景

数据服务对不同角色的人员拥有不同的应用场景：

• 数据工程师：登记数据源、配置API取数逻辑、调试发布上线；

• 应用工程师：查看API的说明，进行应用业务的调用开发；

• 产品人员：查看应用API的调用情况，评估数据价值，关联数据资产；

• 运维人员：查看表和应用的关联情况，及时定位故障影响。

数据服务提供快速的将数据表生成数据API的能力，通过应用授权，供外部应用系统通过调用API获取数据，同时对开放的API进行统一管理和发布，从数据开发到数据发布，实现全流程自动化，体现数据服务的应用价值：

• 解决数据工程师和应用工程师之间取数易用性矛盾的问题；

• 提供统一的数据查询服务，屏蔽数据源的细节，实现多数据表的关联查询；

• 打通数据应用和数据工程，实现数据价值和链路血缘的补充。