1）API模块新增数据写入功能，支持业务方通过API编排实时提交数据，并增强复杂查询能力，实现多条件组合查询；2）数据归集模块支持本地文件读取，通过组件化操作快速处理Excel/CSV等文件，可设置自动化读取模板；3）架构部署方面，全线产品现已适配ARM服务器架构，满足多样化场景的低功耗高性能需求。更新提升了数据采集灵活性和系统兼容性。

在选择数据中台时，需关注需求匹配、技术架构可扩展性、数据治理与安全性、集成兼容性、处理分析能力、用户体验、供应商实力与成本效益。龙石数据中台3.5凭借其丰富的实践经验、高度安全性、扩展灵活、易用高效、卓越性能及完善服务体系，赢得了市场认可。作为数据管理领域的佼佼者，龙石数据期待与各界携手共创数据价值。

数据集成是以各业务数据为起点，经过数据对接、数据抽取，最终将业务数据归集到数据资源中心贴源层数据库的过程。提供批量数据归集和实时数据归集，支撑数据资源中心建设，提供可视化设计和配置功能，快速实现归集流程的设计开发，以及任务管理功能。

支持配置字段间自动计算规则（如 “合计金额 = 数量 × 单价”、“年龄 = 当前年份 - 出生年份”），无需手动录入公式，实时生成计算结果，减少重复填写，提升数据一致性。系统内置超 100 种丰富组件：包括数据输入（如单选 / 复选框、时间选择、文件上传等）、布局（分栏 / 分页、选项卡、面板）、交互（按钮、弹出提示、锚点）等类型。设计过程可实时预览表单效果，即时调整组件样式（字体、颜色、对齐方

以龙石数据中台为例，平台采用解耦架构，可将中台理解成框架，将数据治理、数据运算、数据服务等模块按需组合：既能满足轻量级集成与 iPaaS 场景，也可支撑组织级的数据管理/治理；围绕数据中台的争议从未停止，“数据中台无用论”、“去中台化” 等争议的核心，混淆了 “工具价值” 与 “场景适配”。从起源可见，数据中台的核心使命是解决“重复建设”与“数据孤岛”问题。而数据汇聚中的“良莠不齐”，正是数据治理

用户只需用自然语言描述数据需求，AI用数智能体即可自动理解用户意图，将自然语言转换为标准SQL查询语句，调用数据仓库获取查询结果。

龙石数据在此基础上，提出更注重实战的五层模型（SRC/ODS/DW/ADS/DS），通过中台工具降低建模门槛，能更快落地“存好、管好、用好”数据的目标。ODS（贴源层）贴源层顾名思义是从源头粘贴数据，同城使用数据集成工具（ETL），将源头业务系统数据进行归集，保持数据的原貌，不做任何修改，隔离源头业务系统，不影响原系统的运行。DWD（明细层）当原始业务数据进入ODS层时，会对数据进行标准、治理的检

服务名（Service Name）：数据库服务的标识符，是更灵活的云端或分布式环境连接方式。当用户在数据源配置界面修改了数据源信息，无需进入关联的多表归集任务或流程中重新编辑和保存再运行，在多表归集任务或流程中直接点击运行，这些数据就会自动同步过去。核心可概括为两大环节：1.数据清洗：识别并处理原始数据中的各类问题，消除 “脏数据”2.数据转换：优化数据格式、结构或值域，实现标准化与规范化。tip

本次龙石数据中台V3.8.3版本升级的重点聚焦于数据共享、数据集成与数据应用三大核心模块，重点提升数据流转效率、接入能力与协作安全性，助力各组织实现更高效、更可控的数据管理。在API 管理模块的 API 编排流程中，新增“数据处理任务“组件，支持在流程中直接触发批量归集、数据清洗、数据编排等任务。在中台下载的API文档中，补充“鉴权模式“说明，提供3种鉴权模式的详细说明，帮助用户快速理解并掌握鉴权

精简功能菜单：删除「问题数据管理」、「按来源部门 / 责任人自动派发」、「手工派发」、「问题派发日志」、「退回问题设置」、「数据异议管理」、「数据质量评测报告」、「规则质量分析」等 8 项非核心菜单。“待修复”为评测出的问题数据；本次数据中台V3.8.4版本聚焦实时数据流转与用户操作体验，覆盖数据集成，数据治理、监控预警等多个模块，让数据管理更高效、更稳定、更易用。此次升级，增加心跳测试功能，通过