数据中心的主要核心是数据管理，通过数据系统可以让顾客应用更多的数据。马化腾建议，加强顶层设计，制定系统推进产业互联网发展的国家战略，加快云计算等新基础设施推进，以数据中台建设为重点和突破口，进一步推进数据开放共享等。

财富管理平台根据业务开展流程设计，始终以客户需求为中心，形成客户服务类、研究类、投资类、交易执行和数据分析类系统，其中投资研究、交易和数据分析类系统基于现有业务中心和数据中心能力层构建，充分利用现有中心能力

文思海辉金融全力构建集一站式、智能化、实时化、服务于一体的数据中心解决方案，基于分布式微服务体系结构建设，包括资源管理、自动开发计划、数据资产管理、数据科学和挖掘、数据服务5个基本产品模块，支持产品平台化后的资源管理统一管理、数据资产统一管理、脚本自动化开发和模型管理，实现资源快速部署和释放，有效提高开发效率和业务响应速度，利用大数据平台的计算、存储和扩展能力

根据数据中心，国家电网有限公司开发了数智国网。数智国网是国家电网有限公司数据成果展示、共享、交易、创新的平台和统一入口，通过数据人才链、数据创新链、数据技术链、数据价值链和资金链，深化产学研究的结合，培养核心竞争力，进一步提高电网科技创新的工作能力。

第二，建立城市智能操作系统，有效实现新基础设施要素的融合发展。通过智能物联网，真正实现新元素的融合。基于5G、物联网、大数据、人工智能技术等数字基础设施，建立了城市智能中心。该智能中心是智能城市的操作系统，一体化实现物联网访问、数据处理、智能算法、应用能力。

雷锋网报道，从某种意义上讲，DDT技术从以前的单点工具上升到基于对业务的理解能力，将数据、业务和中台结构、AI、IoT等技术集成为场景，通过使场景的编排能力更加敏捷地实现能力。报告还指出，代码经济是数字经济的重要组成部分，代码经济的发展激发了企业对大数据、物联网、云计算、5G、人工智能等新基础设施的需求，46.5%的企业加强了数据中心投入，数字化程度越高的企业对新基础设施的需求越高。

在数据层建立完整的数据管理体系，如数据模型、数据标准、数据质量、主要数据、数据安全、元数据、数据资产等，明确企业数据的标准。分析层基于数据中心的大量数据，构建数据科学算法和数据模型中心，获得数据分析人才。

以此次发表的恒生数据中台湾制作的iBrain数据资产智能搜索引擎为例。考虑到企业内部专业领域搜索面临的数据资产种类不稳定、训练材料少、意图多、冷启动训练样本少等难点，iBrain数据资产智能搜索引擎通过分布式并行多级加速、NLP技术、语义联想等

随着数字技术的应用，连接、共享、合作、数据中心的理念不断嵌入财务共享服务中心，特别是财务机器人(RPA)技术不断应用于财务共享时，财务共享服务的效率进一步提高，智能财务的应用雏形也显示出来。致远互联下一代智能合作运营平台以中台结构和技术、合作、业务、连接、数据专业能力，巩固合作运营中台落地效果的移动化、AI智能推进前台应用创新，实现企业轻量化、智能化业务场景，促进企业全过程管理效果

建设数据中心台实际上是不断使用数据，利用数据中心台和人工智能，消除信息的不对称性和不确定性，有效地决定业务。建立以客户为中心的快速反应机制和系统，帮助组织内部流程设计、经验积累，形成持续运营的业务体系。

OMO的必要性是强有力的数据中心，企业每天产生的数据由这个超级大脑总结处理，在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线在线更重要的是，数据聚集在中心，家长、学生用户的需求数据化，基于数据，教育机构可以根据需要为家长、学生用户制定在线深度融合的学习方案。

通过建设数据中心建立数据资产体系，规模化服务业务，保证数据质量，更大限度地发挥数据价值。数据中心:这个阶段的核心任务是将原始数据转化为投资研究可以直接使用的指标类数据。在答案中，47%的受访者表示，企业已经建立了数据仓库、数据湖、平台或数据中心。