RPA作为企业中系统互联的有效连接器，不仅可以解决数据孤岛的问题，还可以提高部门合作，提高运营效率。在业务中台部署一系列机器人，辅助人工，使业务人员在处理工作时有更好的体验。
梳理数据流与系统依赖关系的主要目的，不仅可以基于第三点的功能层面梳理能力，还可以在数据流与系统依赖关系中看到我们可以抽象的其他能力，让我们的中间站更加完整。我们可以从产品层面构建一个完善的中间站产品架构，技术可以基于产品梳理来完善自己的技术架构。
中国台湾的出现无疑是对企业组织结构、业务流程和运营模式的重新思考。阿里提出中台概念后，中国互联网企业乃至传统企业掀起了中台热，希望通过更精细、更完善的平台能力来支撑和带动前台业务成功。因此，业界也衍生出了一系列的中台，包括数据中台、业务中台、技术中台等。然而，经过一段时间的普及，企业对中国台湾的关注度似乎下降了很多。原因与新技术的适应性和企业的认知无关。
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随着大数据基础设施的完善、数据分析、预处理、数据中间站等基础设施的兴起，数据的话题转向了如何更有效地应用。因此，AutoML应运而生，深度赋予智力。
传统的数字化建设往往局限于单一的业务流程，忽视了多业务的相关数据，缺乏对数据的深入理解。数据中心必须连接全球数据，通过统一的数据标准和质量体系，构建纯化加工后的标准数据资产体系，满足企业业务对数据的需求