在数据中心，用户可以使用标准化、产品化的中心服务进行数据自助服务，不需要从数据结果和机器学习的模型自动生成数据服务。数据资产运营平台是管理全球数据资产和应用，提供数据能力变化的管理工具，实际上实现了大数据平台、数据仓库和数据中心的数字运营。

上述两层从概念上接近国内流行的业务中心台和数据中心台，本层可以认为是业务后台。“康赛信息项目”面向高校的数据治理及资产化、数据服务中台、数据深度挖掘、数据联机分析、指标聚合模型、敏捷数据分析等技术在教育信息化领域的应用而设立，以科技变革促进教育变革，创新人才培养机制，推动社会发展为目标。

数据来源是一个异构数据库，对数据的时效性要求很高，需要在数据处理后展示报告。使用数据中台，业务端无需关注数据的异构性，无论是实时数据还是批量数据，只需要了解更多关于SQL的信息，业务端都可以在数据中台申请数据，自助写作SQL进行数据清洗、数据处理，最后通过配置和写作SQL生成自己需要报表，无需等待排期，完全自助快速完成。

数据中心可以为管理决策层提供全局、多维的报告来反映各业务线的状况。数据中心的系统建设不是一蹴而就的单一项目，而是上下联动、持续管理的提高。一个企业之所以决定建设数据中心，是因为业务部门需要这些能力，现有的数据系统不能提供快速高效的支持。

深圳市华做数据技术有限公司CEO贾西贝说，数字基础设施是底座＋中台的结合，底座即为最基本的技术支撑，如AR、物联网等，而中台则是数据、业务和技术三者综合下的产物，“只有做好数字基础设施构建，才能进一步支撑数字化应用场景的实际投用和数字政府的建设，搭乘技术顺风车，尽享数据红利。”

由于TiDB具有在线扩展和弹性能力，该T0实时数据服务中心采用在线扩展方式。在阿里巴巴的模式下，业务部门必须使用数据中心团队提供的数据能力。那么，业务部门为什么要冒险尝试像数据中心这样的新结构呢？例如，在推特内部的数据平台中，如果业务部门的数据以标准方式记录，则数据可以自动连接到A/B测试框架，系统上线后，数据中心可以自动进行A/B测试、报告，产生标准的监视屏幕。

在这里，让我们看看主要数据、主要数据管理、大型数据平台和数据中心。正是今天与会的同仁，他们博学致新，慎思明辨，取精行远，以“用例驱动、持续演进”的方式，推动数据资产、工具平台、运营机制的全面建设和完善，逐步将数据中台建造成企业级数据资产共享和能力复用平台，全行数据服务的主体，走出了一条属于农行特色的数据中台建设之路。

没有大数据平台和数据仓库的公司，在建设大数据平台和数据仓库的同时，需要建立数据中心的能力。如果你当前的问题是第二点，那么可以不建设MDM，直接规划建设数据中台，由数据中台来提供统一的数据服务能力。但是，如果自己的数据内容管理不顺利的话，短期内不需要实施大的微型服务结构变革的话，就会诚实地建设MDM系统。

第一章简单介绍了EA和Twitter是如何利用大数据平台驱动公司运营的，描述了如何提供数据中心的典型功能。会议上，i云保正式发表了自主开发的云图大数据实验室、云图智能数据中心和保险产品IP等重要成果。

去中心化设计:为了同时监视18个非现场的数据中心，18个中心分别开始考虑监视，但整体性差，不直观，维护成本高。平台层利用智能算法将管理经验内化为四大引擎（流程引擎、会计引擎、规则引擎、搜索引擎），形成四大配置中心（权限中心、主数据中心、规则中心、界面中心），以拓展架构和动态技术模式为不同行业的用户提供灵活、个性化的配置。

另外，企业需要从整体层面考虑人力资源管理系统在企业整体信息化战略和实施中的定位，数据来源也是数据用户，需要从人力资源管理系统是否为员工的主要数据中心、是否为其他内部管理系统的数据来源、与其他内部和外部系统的数据交互是否安全可靠、公司整体的数据安全战略是否适用于高度敏感的人力资源信息等方面进行系统规划。

数据中心在国家水平上推进国产化，CPU、GPU、FPGA和其他重要芯片的创业公司在市场上都非常活跃，融资更新了记录。PC是传统产业，但去年由于疫情市场增长了一成以上，现在供应紧张，一些主要芯片可以致力于国产化。