基于阿里云原大数据平台Dataworks以及阿里巴巴数据中心方法论，结合生态交付合作伙伴，帮助客户在公司内部建立数据中心平台。 数据中心平台专注于开发营销/供应链/会员/商品领域，统一业务规则和数据口径，安全高效地控制数据。
此外，企业往往认为，只有通过数据中心集中数据，才能充分利用数据价值。但余丽华指出，在与客户沟通后，我们发现企业很难建立一个物理集中的数据中心平台。在不需要数据迁移的前提下，将数据纳入数据中心平台管理是许多企业的基本需求。
据报道，政府数字化转型是海南自由贸易港建设的重要组成部分。数据平台可以提高各部门的数据共享和交换能力，实现政府数据共享和交换的全面覆盖，统一跨系统数据访问，加强数据的实时在线对接和共享。只有数据才能共享，数据才能得到很好的利用。因此，政府的数字化转型必须要求其信息架构更加平台化，并支持上层在数据中的应用。
在企业数字智能转型升级的背后，企业竞争将是用户数据量、用户价值和用户关系管理的竞争。为此，中国联通智能足迹分析和挖掘数据，通过建立数据标签库、公共算法模型和业务应用模型的数据平台，支持企业从线上到线下、从品牌到渠道的数字智能运营迭代。并为企业提供战略地图、城市洞察力、渠道突破、业务分析、营销决策、智能选址六个方面的业务服务。
数据中心平台建设是一个不断积累的过程，早期启动，早期积累， 早期输出。数据中心平台建设越早，建设的复杂性越低，投资的资源就越少。
阿里提出业务-数据双中台战略开始自行拆台；百度还拆分了搜索中台、知识中台、AI中台、技术中台等。由此可见，随着企业中台化的深入实施，中台的细分化和碎片化是企业结构演变的内在需求。目前，业务中台、数据中台、技术中台、金融中台、安全中台等是不可阻挡的趋势，中台碎片化革命已经开始。
虽然这项工作最接近知识的实现，但它也是中国和前台之间最具争议的地方。从表面上看，前台通常认为他们最熟悉业务，希望独立完成知识生命周期的闭环；认为中国和台湾生来就不能提供具体的知识应用建议，或建议脱离业务的核心价值。从深上看，知识应用与数据分析密切相关。业务方面需要真正的勇气来宣传他们的性能数据。
作为企业数字企业数字转型的重要引擎，适用于企业的数据平台可以为企业提供快速的计算和高效的数据管理，实现数据的可用性、可理解性、可管理性和可操作性，不断为企业挖掘潜在的数据价值。元年科技数据平台在不同领域和业务场景中有十多年的使用经验。结合元年强大的技术服务团队，为客户解决了许多问题，并得到了一致好评。
从数字智能供应的两侧来看，随着信息需求从部门级延伸到企业级生态级，数字需求积极爆发，呈现出多元化、个性化的趋势。在供应方面，包括低/无代码、数据平台和云技术，泛智能生态正在形成。新技术推动了生态伙伴的多元化角色，竞争关系和整合发展成为主流。
数据中心平台的起伏很大程度上是由于市场对数据中心平台的定义和期望不统一。这种混乱也扩大了企业对如何构建数据中心平台和数据中心平台在数字转型中的作用的一半了解。
IDC根据咨询报告，数据已成为企业业务创新的核心要素。2023年，中国大数据平台软件市场规模也将超过225亿元。艾瑞咨询研究报告显示，2022年中国数字平台规模将达到1亿元，未来将成长为1000亿元市场。