数据中间站没有获得任何连续的红利。对于大多数公司来说，数据中间站一般没有灾难恢复，甚至可能没有紧急情况，因为数据灾难恢复意味着双倍投资增加，这在普通公司是无法实现的。虽然hadoop有数据三备份策略，但是它对于人为操作失误，数据逻辑错误也是无能为力的。
数据中心提供离线数据开发、实时数据开发、科学数据建模、数据资产管理、数据质量管理、数据API调用、数据标签、数据运维监管等功能，解决数据服务的效率、质量和成本问题，为前台业务的数据应用提供统一、规范、安全、共享的数据组织模式。
通过资产管理和治理，数据服务将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务。数据安全系统，数据运营系统保证数据中心能够长期健康持续运行。
数据中心离前端业务场景很近，所以数据中心的建设要从业务场景规划入手。首先，探索数据价值的使用需求，根据客户需求和业务战略目标排除优先级，然后抽象建模不同业务应用场景对技术的需求，形成相应的数据服务，然后由业务应用场景牵引逐步建设，快速迭代。
营销中心可以打通各系统之间的库存数据，基于进销存系统和仓库管理系统实现库存同步。依据仓库配置的多样化，如总仓、配送仓、支持分仓管理，可在系统中查看总仓库存和分销商库存，允许就近调拨，提高库存周转效率；
数字化转型是企业的核心战略之一，需要企业自上而下制定数据战略，需要整个企业的支持和推动。虽然数据中心的日常技术工作主要由数据或科技部门承担，但与业务中心和后台相关部门有许多连接点和接触点，需要其他部门提供业务知识、业务规则和业务需求等各种输入。
内容主要包括:信息代码编码标准、应用系统标准、管理业务流程标准、文档数据标准、信息标准管理工具等。重点是公共服务平台开放架构下的服务、数据库、应用设计、开发、运维指导规范的制定和微服务的划分、定义规范、统一数据中间运营和访问规范的制定。
前面说过，数据中台是一个运营体系，要想使用数据，四大核心能力都需要不断迭代提升。从战略角度来看，集成、净化、服务可视化和价值实现的能力是数据中心的核心竞争力。企业只有完成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的闭环，才能真正将数据转化为生产力，实现数字化转型和业务创新，永远保持竞争力(如图6所示)。
为了满足实现企业数据价值的需求，用友创建了一整套数据产品和工具，自然嵌入BIP商业创新平台，以数据中心的形式呈现。这样做可以帮助企业收集大量多维数据，提供一系列从清洁、收集、应用、建模、分析到监控的深加工增值服务，以完整的生命周期管理将数据资源资产化、价值化。