支持批量选择单个主体对象的标签在线化配置快捷发布为API服务；
平台应提供完毕的标签计量功能，实现标签主体对象成本效益分析，具体要求从标签容量、标签运行情况、标签调用情况三个维度进行综合计量：标签容量计量：对单个主体对象相关标签存储占用情况进行计量，计量指标应包含存储容量、月存储增长率、标签记录数、记录增长率、表数量等，同时应对存储变化趋势从存储量及记录数两个维度进行综合分析；标签运行计量：对单个主体对象相关标签的运行情况进行计量，计量指标应包含标签数、等待运行数、运行中标签数、等待运行数、运行报错数以及暂停使用标签数等，同时应对标签运行耗时进行趋势分析；标签调用计量：对单个主体对象相关标签的调用情况进行计量，计量指标应包含开放标签数、标签服务总数、本日新增标签服务、本日调用失败次数等，同时应对标签调用情况进行趋势分析。
平台应向用户提供个性化的标签空间，提供包含标签概览、标签检索及个人空间三个子功能。实现对全局标签总览、标签检索查找、个人发布、收藏标签管理、生成主题表、我的草稿及标签详情查看功能。
平台应提供标签详情查看功能，应支持标签基本信息、标签值域分布、标签血缘、运行情况、调用情况、变更记录、业务规则等信息的查看。
- 数据资产管理
具备数据资产概览、数据地图、数据规划、资产管理、资产评估等功能。
提供异构数据源的字段类型映射关系的自定义配置，便于在自动建表时精确依据源端表所在数据源的类型，来生成目标端表的建表语句，无需人工编写和调整建表语句。
多任务配置模式，满足复杂场景。支持向导、脚本、整库迁移三种模式，支持单次全量、周期全量、周期增量三种数据集成调度模式，全方位覆盖各类数据集成场景。
向导模式采用图形化方式配置数据源、数据表和字段映射关系，可以进行多表集成并自定义同步范围，并支持在目标端在无目标表的情况下使用自动建表配置规则进行自动建表功能完成任务配置，无需用户提前在目标端手动建表。
- 数据质量管理
具备质量规则管理、核检规则配置、可视化流程配置、数据校验组件库、流程化问题修复、数据质量报告等功能。
通过数据质量平台总览，快速洞察平台的整体运行情况。按照不同的时间维度，查看表异常数据量排名、作业告警排名、平台质量问题趋势、质量维度的分布情况等。
质量检核规则提炼和定义，是数据质量管理平台的重点和难点，也是平台的基础。平台支持高效灵活的讲质量检核的业务规则，通过脚本定义的方式，高效的转化为平台规则模板，在质量检核作业配置中，进行高效复用。规则模板经过不断积累，逐步形成各个行业的质量规则库，沉淀形成平台的重要资产。
质量规则管理人员将业务中提炼的数据质量规则，通过自定义脚本的方式，创建到系统中，进行高效复用和灵活配置。新建规则时，关联质量维度、规则分类和规则目录，设置表参数和字段参数，调用规则函数，设置多个规则检核结果。
数据质量检核作业的业务场景总体分为两种类型：第一种，基于数据库的基础检核作业；第二，基于业务属性的场景化作业。两种作业的特性各不相同，数据库基础质量检核作业是常规作业，规则相似度高且可复用；场景化作业往往是基于具体的业务场景，规则往往比较复杂，不可复用。
新建作业时，系统会提示是否应用上次编辑的作业草稿（编辑后未保存提交的作业信息），选择“确定”，即可回显之前的编辑内容，在之前作业编辑基础上，继续完成编辑。
向导模式适用于数据库的基础检核作业，无需编码，基于规则模板，通过可视化配置，便可轻松实现数据质量检核。
自定义模式适用于个性化、面向具体业务场景，较为负责的检核作业，多是对业务的数据表进行检核，这种检核规则往往不可复用，需要即配即用。自定义模式支持灵活定义字段与阈值，字段与字段的规则，和快速创建规则脚本。
质量检核作业可以在不同时间多次执行，每次检核生成一个作业运行实例，平台会监控并记录作业每一次运行的状态和检核结果。在作业实例管理列表中，支持查看作业量、运行时间、作业进度等与作业运行相关的全部指标，包括检核结果数据：规则告警数、异常数据量。作业进度，系统每30秒刷新一次；当前作业性能，执行效率为每秒检核100万条数据。
