数据中心的核心是业务和数据的一体化，它提供了方法和通道，因此不受企业规模、业务种类、复杂性等因素的限制，广泛应用于商业领域的金融、零售、电器商、快速消费、房地产、公共事务领域的教育、军工、政务等一系列场景，实现了多领域和行业的中心化。
2015年12月7日，阿里巴巴集团首席执行官张勇通过内部信息说:从今天开始，我们将全面启动阿里巴巴集团2018年中国台湾战略，构建符合DT时代更加创新灵活的大中国台湾、小前台组织机制和业务机制。阿里巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴
(5)中台可以分流服务，限制流量，降级，避免不同水平的业务间相互影响的流量监视可以实时了解信息流量、接口调用流量等各种流量状况。服务的调用，由于网络和停机等原因数据不一致的可能性很高，通过业务一致性平台，可以提供运营工具来监视哪个业务的数据一致性，这些手段的目标是确保中台的稳定性达到标准或者更高。
除了数据中心台的构建过程的智能化外，上层业务还沉淀了自然语言生成、问答机器人、自动翻译等人工智能相关产品。目前，人工智能应用逐渐进入各行各业，建立数据中心台有利于人工智能模型的培训和应用创新。企业数据科学家可以根据自己的业务发展需求，根据数据中心构建行业人工智能应用程序，如生产制造业智能供应链调整、房地产行业智能布局等智能应用程序。
如果前台应用程序主要用于查看统计查询结果(统计逻辑和数据来源不应太复杂，否则报告工具的计算能力将不均衡，并且必须写Java或移动数据)，那么将报告工具作为中心工具是可行的一部分。这些有限的应用场景确实可以提高效率和灵活性，所以一些不太可用的中心工具实际上是报告平台。