一张图看懂 Solo DSP：数据人的活儿，它全包了

一张图看懂 Solo DSP：数据人的活儿，它全包了

13 个功能模块，我按「治理 → 应用」的顺序跟你捋一遍（不是照菜单从上往下点）

沪航小马哥

你有没有过这种时候——想找一个表的字段，问了三个人都说不清；想配一条质量规则，先得学三天 Kettle；想做张看板，又得新装一套 Superset。这些坑我当年都踩过。后来我把它们一个个做进了 Solo DSP。这篇文章，就跟你说清楚它到底管了数据人哪些活。

一、进系统第一眼：首页概览

登录后先看到的不是菜单，是一块总览大屏。当前库里多少张表、几个数据源、任务挂没挂、有哪些待办，一眼就看得见。最多还能钉 8 个常用入口，下次不用再翻菜单找。

图｜Solo DSP · 首页概览（实拍自开发环境）

二、数据治理这条线（8 个模块）

（下面不是按菜单顺序，是按数据治理的价值链排的：先接进来，再上户口、定规矩、过安检，然后搬对地方、加工好、到点跑、最后能对外调。）

这 8 个模块，就是「把数据管好」那整条线。

1）数据管理 · 数据源接入

痛点：连库的串散在各业务系统，谁都能直连生产库，导入导出权限没人管。

图｜Solo DSP · 数据管理 · 数据源接入（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、ClickHouse、Doris 六种数据源，连上能测连通、能探表和字段；导入导出、主数据、资产目录都在这一个入口收口。

2）元数据管理 · 技术元数据 + 业务元数据

痛点：一张表三个人说不清，字段含义靠 Excel 记，上下游血缘靠嘴讲。

图｜Solo DSP · 元数据管理 · 技术元数据（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：我开发环境里 456 张表、6436 个字段，连上自动采集；技术口径、业务词库分开管，血缘关系（表级、字段级）直接拉图看。

3）数据标准 · 格式与枚举

痛点：同一个状态字段，A 系统写 0/1，B 系统写 Y/N，对不上。

图｜Solo DSP · 数据标准

DSP 怎么做：标准分三类——数据格式、代码映射、业务规则；定义完映射到你的库表，跑一遍执行，看哪些字段不达标。

4）数据质量 · 质量报告

痛点：报表错了总是事后才知道，业务拍桌子才查。

图｜Solo DSP · 数据质量 · 质量报告（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：6 大维度、10 条预置规则直接就能用，数据进仓前先过安检，检出来直接转工单派给负责人。

5）数据集成 · 数据同步

痛点：想做一张同步表，先学 Kettle、写 SQL、配调度、写告警。

图｜Solo DSP · 数据集成 · 数据同步（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：5 步向导：源表→目标表→字段映射→调度→确认，字段自动对齐；Kettle 作业还能在线编辑执行，实时 CDC 也接进来了。

6）数据开发 · 在线 SQL

痛点：写个查询还得开 Navicat，SQL 卡壳没人商量。

图｜Solo DSP · 数据开发

DSP 怎么做：在线写 SQL、跑脚本、做数据探查、画工作流；写不顺了，让智能 SQL 助手帮你生成或者优化。

7）调度中心 · 任务编排

痛点：任务靠 crontab 拼，挂了没人知道，第二天业务来拍桌子。

图｜Solo DSP · 调度中心 · 任务编排（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：拖拽编排 DAG，到点跑、按依赖跑，失败自动重跑，告警直发企微、飞书、邮件。

8）数据服务 · API 市场

痛点：业务要数据只能排期找数据组，API 散落在二十个系统里。

图｜Solo DSP · 数据服务 · API 市场（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：注册成 API 上架市场，统一鉴权、调用审计；还能做服务编排和定时推送，下游系统直接调。

三、数据应用这条线（3 个模块）

数据管干净了，得用起来。这条线短一点，但离业务最近。

9）指标管理 · 指标建模

痛点：同一个指标三个人写三套 SQL，口径永远对不齐。

图｜Solo DSP · 指标管理 · 指标建模（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：原子 + 派生 + 复合，Metric DSL 公式拼一次，全平台图数同源；还有审批流，也能让智能助手帮你写 DSL。

10）数据应用 · 可视化看板

痛点：指标算好了，业务还看半天 Excel；想做看板又得另装一套 BI。

图｜Solo DSP · 数据应用 · 可视化看板（实拍自开发环境，底层嵌 Superset）

DSP 怎么做：指标直接拖成图，看板设计器点几下出图；报表、AI 分析、数据清洗、RapidMiner 挖掘也都在这一层。

11）知识库 · 资料库

痛点：新人问三遍没人理，制度全在某人的脑子里。

图｜Solo DSP · 知识库 · 资料库（实拍自开发环境）

DSP 怎么做：架构、API、Kettle 教程统一沉淀，文档带版本、带权限、能分享；还能接外部文档同步，配智能问答。

四、撑住整条链路的系统管理

上面那些模块能不能「分人看数」，钥匙在系统管理：用户、角色、菜单、操作日志、系统配置、租户，还有数据权限和脱敏策略。平台稳不稳，一半在这。

图｜Solo DSP · 系统管理

五、底下那些开源工具，也一并管了

光有业务模块不够，开源工具也得有人管。Superset、Kettle、Airflow、Redis、ES、MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、Doris、StarRocks、OpenRefine、RapidMiner……平台统一打包、升级、备份、监控，不用每装一台机器排一次坑。

拿 Superset 说：原来装 Docker、配账号、连元数据库、嵌进平台，折腾一天；如今点几下就行。

图｜Solo DSP · 工具管理 · Apache Superset 配置（实拍自开发环境）

下一篇讲《数仓架构怎么选：从理论到 DSP 落地》——把当年那篇 6000 字长文压成一张决策表。

这 13 个模块（除「关于」外的全部功能模块），先给你搭个框架。你最想先用 DSP 解决哪件事？评论区扣数字：总览 首页概览治理线

1 数据管理 

2 元数据

3 数据标准

4 数据质量

5 数据集成

6 数据开发

7 调度

8 数据服务应用线

9 指标 

10 数据应用 

11 知识库支撑

12 系统管理