数据中台不是一套大而全的单体系统，而是三个可独立销售、又能无缝协同的产品。它们自下而上解决数据从「进得来」到「能消费」的每一环，事实源单一、互不臃肿。

把「数据能用」这件事变成基础设施--让数据连得上、搬得动、看得见。

登记企业的数仓与查询引擎。数仓引用一个引擎，1个引擎可被N个数仓复用;第一期支持Doris+Hive，缺数仓的客户自建单机Doris注册即可。引擎技术参数由平台默认，不暴露给用户。

把源端数据整表搬进数仓ODS，全程零代码、由平台编排SeaTunnel执行。一个入仓任务只需四步：配置数据源连接 → 勾选源库表 → 选目标数仓 →  设定同步方式与调度（全量/增量、手动/定时/持续运行）。

数据进仓后，直接浏览库表元数据、跑SQL查询。统一的查询入口，用数仓内联引擎执行，上层无需关心底层引擎细节。

默认客户数据模型正确，仅数据需要治理--专注「标准定义 → 质量落地」的治理闭环。

MetaPulse 治理的是 DataForge数仓里已存在的ODS表（界面左下角标注「DataForge 已连接」）。从数仓目录树勾选ODS表纳入治理范围，再挂载到对应业务域下，形成「业务域一表」的治理视图。

核心理念「标准先行」：对每张表、每个字段，定义它「应该是什么」-- 业务含义、数据标准、语义、数据分级、权限标准全部在此规范下来。标准定义清楚，数据口径即统一，也为后续质量检测打下基础。

采用全局唯一的「国家数据分级模型」，五个级别，所有业务域共用，由管理员维护、全员只读，对齐国标合规要求。

字段标准可升级为业务术语，沉淀成企业统一的Glossary。跨表、跨域绑定同一术语后口径即被锁定，彻底消除同一指标各算各的」。术语支持新建、从字段标准升级、以及绑定已有术语三种方式。

MetaPulse最具价值的一环 - 质量内生：前面定义的数据标准自动编译为质量检测规则，无需人工编写SQL。系统直接生成检测语句、选定检测对象、运行并产出质量结果。标准定到哪，质量就检到哪。

二元角色模型（管理员/普通用户）+业务域级数据权限。管理员把团队/个人绑定到业务域，普通用户只能看到有权限的业务域及其下属资产、术语、质量范围。管理员授权在MetaPulse统一完成，三个产品共享统一身份目录。

让可信数据可用、智能可用把治理过的数据组织成业务语义，直供BI与 AI Agent。

SemWave 向下依赖 DataForge (执行查询、创建物化表) 与 MetaPulse (拉取 Governed Asset 治理资产)，向上以APl形态把可信数据交付给业务消费层。第一期SemWave为规划中的语义层，下方为其能力管线示意。

从客户既有数据源，到 BI与AI Agent可直接消费的可信指标，三个产品各司其职、首尾相接，构成「可见 → 可信 → 可用」的端到端闭环。

DataForge让数据连得上、搬得动、看得见；MetaPulse让数据可信；SemWave让可信数据可用、智能可用。一纵到底，构成企业级数据中台的完整闭环。