为九州通服务时，由于九州通集团业务庞大，数据分散度高，网易数帆帮助九州通规划建立了统一的数据中心、数据门户、数据分析、数据标准等系统，显著提高了九州通的数仓任务时效性75%，开发了近20个业务场景，为集团的不同角色在多个系统中提供多种数据解决方案。
城市各个领域的场景都有丰富的数据潜力。以凌云智能政务热线为例，通过采用AI能力中间站和AI数据中间站驱动模式，对人工智能核心技术进行统一调度、维护管理和能力安排，形成文本机器人、智能语音导航、智能呼出、实时代理辅助、智能机器人、语音质检分析等智能模块，彻底解决了烟囱建设造成的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等问题，形成了大量的公众需求数据。
首先，我们需要将数据从业务系统导入数据中心。第一步是申请相应数据库的权限，然后在数据传输中心建立数据传输任务，同步数据。接下来，清理和处理数据。此时，我们需要在数据开发中心开发ETL任务，并根据以前的模型设计编写相应任务的代码。当任务代码完成后，我们将在数据测试中心验证数据：
另外，随着人工智能技术的飞速发展，AI的能力也被大多数企业所期待，能够应用到数据中台，实现自然语言处理等服务。数据洞察来源于分析，数据中心必须提供丰富的分析功能，数据资产必须服务于业务分析，才能解决企业在数据洞察方面的不足，实现与业务的紧密结合(见图4)。
郭东东:我主要负责数据应用相关产品，实际上与火山引擎的数据中间站是上下游的依赖关系。中台更多的是整理加工数据，形成相对规范的数据系统。在数据应用中，更多的考虑是如何在数据系统中赋予业务线更多的数据能力，如各种分析能力、AB实验能力、行为分析能力和可视化能力等。两者是密切的协同关系。
数据不能被业务使用的原因之一是数据不能被阅读和理解。信息技术人员对业务了解不够，业务人员对数据了解不够，很难将数据应用到业务中。数据中心需要考虑打破信息技术人员与业务人员之间的障碍，信息技术人员将数据转化为业务人员可以阅读和理解的内容。业务人员看到内容后，可以迅速与业务结合，更好地支持商业模式的创新。
京东金融云分布式中间件平台(PaaS)旨在帮助金融机构建立基于分布式架构的云原生技术中间件。针对金融业务的高要求，提供高性能、高可靠性的技术支持，实现异地多活容灾、监控一体化，结合分布式微服务开发框架、分布式数据库、微服务运营容器平台、互联网中间件、高效DevOps平台、监控运营维护等新技术，帮助业务开发从稳定到敏感。