如果你能自己收集数据，拥有集中的数据存储(通常是数据仓库)，有能力从数据存储中模型业务所需的数据，那么你只需要补充一个平台或能力来分发或应用模型数据到业务中。很多情况下，首先要知道哪些业务场景需要数据支持，然后按需实现。渐渐的，数据中间站建起来了。中间站没有公式可以设置，企业业务不同，大小不同，自然产生不同的中间站。
企业具备业务领域建模和数据治理的能力逐步建立基于业务中心和数据中心的双中心模式，在这个过程中沉淀自己的中心方法论和实践。值得注意的是，由于业务领域建模和数据治理的行业性，这类人才只能在企业内部培养。
第三，用友数据中心引入机器学习和知识地图技术，围绕用友30多年企业服务积累的私域沉淀，打造企业画像产品，高效组织数据所蕴含的价值，支持不同的业务场景，逐步释放数据中心的长尾效应。
区域银行AI中台是银行业人工智能技术的抽象集合，是区域银行快速研发、高效部署的智能基础。AI中间站可以为业务中间站提供智能赋能，帮助业务中间站智能化，实现前台智能风险控制和智能营销。另一方面，AI中间站和数据中间站是相互促进的关系。数据中间站提供AI中间站成长不可或缺的海量数据，是AI中间站建设的基础。AI中间站为数据中间站提供了更多的分析能力，帮助数据中间站更好地梳理数据关系和能力。AI中台可以认为涵盖银行前、中、后的各个环节，支持前台的智能创新，支持银行内部管理决策，进一步提高区域银行的智能效率。
云之家协同能力中台为数字运营商提供了全新的中台，让企业在EBC时代自由飞翔。它在技术上有三个特点。一是集通信、业务协作、数据分析、AI服务、IOT等于一体的综合性中台。二是拥有低代码开发平台，同时还拥有超强的云之家云原生协同技术平台。第三，支持生态协作，定义生态组织，加载生态应用，共享生态消息。
GPaaS层的通用业务中心是一个相对通用的共享模块，可以被应用和方案调用，包括产品和方案管理、销售管理、服务交付、客户管理和智能决策等企业端到端价值链管理平台。VPaaS层是一个具有行业特色的行业智能平台，包括面向不同场景的业务中数据中心。
在数据中间站的建设路径上，建议从零售业务入手，实践中间站的功能，为零售业务的数据再利用提供支持，支持前台的数据需求。零售验证后逐步扩展到小微企业，避免盲目建设。
由创纪云和李妍共同打造的数据中心作为李妍数字转型的重要建设之一，在618和七夕促销期间，在应用于全球营销和市场准确洞察方面取得了显著成效，业绩实现了突破性增长。