正在面对的问题
当数据分散在不同系统，整合就只能靠拼接脚本
当关键数据分散在不同业务系统、不同格式、不同速度，团队只能靠脚本拼接——治理困难、追溯缺失、扩展受限。
01
数据散落各处
关键业务数据分散在不同系统、不同数据库、不同文件格式，团队需要逐个接入与维护。
02
批量与实时割裂
批量同步与实时流处理是两套独立的工程能力，难以在同一管道中协调。
03
元数据缺失
数据进入下游系统时丢失上下文与含义，分析与治理困难。
04
扩展受限
现有 ETL 工具扩展性受限，新增数据源需要较长的工程周期。
核心能力
一套核心能力，把数据流升级为可治理资产
IMTDataFlow 把"接入、处理、丰富、归档、分发"五个环节收敛到同一平台，让数据流成为可审计的业务能力。
多源数据接入
对接主流数据库、文件系统、API 与消息队列
批量与实时处理
批量同步与流式处理在同一管道中协同
实时流处理管道
低延迟的事件流处理，支持窗口、聚合与状态管理
元数据丰富
自动捕获数据 schema、来源、所有者与生命周期
上下文标记
为每条数据附加业务上下文，保留其在源系统的语义
知识图谱集成
与知识图谱数据库对接，把数据关系建模为可查询的图
优势
把批量与流式处理合并到同一条管道
IMTDataFlow 让批量同步与实时事件流在同一管道中协同。不同的数据源、不同的速度、不同时延要求，由同一套工程能力承载。
多源多协议
对接数据库、文件系统、API、消息队列与第三方平台
批量 + 流式
批量与流式在同一管道共享一套工程能力
低延迟
事件驱动的低延迟流处理，窗口与聚合可配置
可观测性
每一次处理都留下可追溯的日志与指标
元数据与上下文
把 schema 与业务上下文一起带到下游
数据离开源系统时常常丢失 schema 与业务含义。IMTDataFlow 在传输过程中自动捕获 schema、来源、所有者与生命周期元数据，并把业务上下文附加到数据流。
- 自动捕获 schema、来源、所有者与生命周期
- 业务上下文标记，保留语义
- 与知识图谱数据库对接，把关系建模为一等公民
- 元数据可查询、可订阅、可治理
可扩展集成
让新增数据源从大工程变成小时级工作
IMTDataFlow 提供声明式接入器与可组合的处理组件。新增数据源从大型项目缩短为小时级配置工作，让集成团队聚焦业务而非管道维护。
01
声明式接入器
覆盖主流数据源
02
可组合的处理组件
复杂逻辑可视化编排
03
失败兜底
失败自动重试，异常消息进入隔离队列