你的想法是沿着正确的方向前进的，引入中间表是一种有效的方法来优化大规模数据同步过程。在这里，我提供一种可能的实现思路，希望能帮助你完善你的方案。

中间表设计：

创建一个中间表，用于存储从第三方平台拉取的组织架构和人员数据。
表结构可以包含字段如下：id（唯一标识，可以是第三方平台的组织架构或用户ID）、type（类型，用于区分组织和用户记录）、data（存储数据的字段，可以是 JSON 或者其他格式）。
数据同步过程：

拉取数据：从第三方平台拉取组织架构和人员数据，并将数据存储到中间表中。可以考虑分批次拉取，避免一次拉取过多数据。
同步数据：获取本地的组织架构和人员数据，与中间表的数据进行对比，找出需要进行"增、删、改"的数据。这里可以利用唯一标识进行数据匹配，避免重复同步已存在的数据。
执行增删改：根据对比结果，执行相应的增删改操作，更新本地数据库的组织架构和人员数据。
同步失败处理：

如果同步过程中发生异常或失败，可以记录失败状态，并在下次同步时重试这些失败的记录。
对于中间表的数据，可以添加一个时间戳字段，记录数据的更新时间。这样，如果同步失败，下次同步时可以只拉取更新时间在上次同步之后的数据，避免重复拉取整个数据集。
定时同步：

可以考虑定时任务来触发数据同步操作。定时任务可以设置为较短的时间间隔，如每隔几分钟或几小时执行一次同步任务，以保持数据的及时性。
异步处理：

考虑将数据同步过程设计成异步处理，可以利用消息队列等技术来处理大规模数据的同步。拉取数据、对比数据、执行增删改等步骤都可以独立成为异步任务，提高处理效率。
优化网络波动：

如果网络波动导致数据拉取失败，可以实现重试机制，确保数据的完整性和准确性。
总的来说，中间表的引入可以减少对第三方平台的频繁拉取数据，提高数据同步的效率和稳定性。同时，结合异步处理和定时任务，可以优化大规模数据同步的整体性能。综合考虑网络状况、数据量大小等因素，适当调整同步策略，应对不同规模的数据同步需求。