整个系统通过产品、投诉、网络、联系人等多渠道数据资源，结合业务理解构建潜在用户不满意度识别模型。O域数据、DPI数据和省沉淀的数据也可以有机结合AI在模型孵化过程中，完成客户满意度系统建设和满意度预警机制建设，充分利用公共中心智能中心AI输出能力，实现多省模型共享，最终满足客户服务体验管理系统不同任务的需求，提高用户意识。
数据平台建设的主要目的是解决统计口径不一致、重复开发、指标开发需求响应缓慢、数据质量低、数据成本高等问题。
事实上，数据中心平台的概念很久以前就被提出了。为什么业内领导者要努力包装这样一个前后的概念？有技术演进、商业模式转型、资本推广等。我们在这里不会仔细研究。
坚持科技推动房地产企业发展，实践数字化转型的战略布局；瑞云科技部署数据平台，通过打破数据岛，准确实现房地产企业务的全环节；覆盖用户运营的整个生命周期，完善区域交通运营系统；促进后交通时代房地产企业营销业务的高效持续增长。
赵磊进一步强调，全新思维下的智慧零售，应该是基于客户、面向数据所采取的，集“孕、塑、放、控”于一体，拓展数据应用能力，激发数据活力的一系列技术手段和方法。数据作为银行和市场之间的“中间层”，向前连接市场，感知客户需求；向后对接银行中台，反馈运营策略，就如同人体的血管和脉络。未来，商业银行对于数据的协同、开放、连接、搜索、治理等能力，将成为商业银行零售业务的核心竞争力之一。
新一代业务结构，采用微服务结构、元数据驱动、基础业务平台、数字分离等，构建高弹性、安全可靠的业务系统，通过不断开发业务组件重用、挖掘业务应用，实现业务系统数据集成，行业数字智能达到新的水平。
中国电子系统技术有限公司数据中台业务部总经理冯进发表了《飞视数据中台2》.0? 加快政府和企业数字化的主题演讲。他说，为了实施十四五规划中提出的加快数字化发展，建设数字中国战略，公司积极布局大型政府和企业的数据管理和数据运营市场，发布大量数据客户的数据管理项目解决方案，据中心2.0产品套件涵盖数据集成、湖仓一体化、数据中心平台、轻量级数据车间、共享交换、数据沙箱、知识地图、数据可视化等广泛的数据处理和分析应用能力BI分析、AI凭借扎实的技术实力和丰富的生态系统，平台帮助真正拥有大量数据的客户管理数据，充分利用数据，实现业务创新。
中国系统数据中心业务部总经理冯金在演讲中提到，在全国综合大数据中心协作创新着陆计划中，数据产业链需要独立控制、独立创新，实现数字基础的基本安全，在此基础上促进数据流通和集成，通过工业大脑、城市大脑促进数据智能的快速发展，加强数据安全。他说：数字过程对数据提出了新的要求，飞视数据中心2.0为数据工程提供了新的驱动力，涵盖了数据架构规划、数据标准、数据集成到数据应用的数据工程智能体，全面保护了数据安全。它提供了元数据集成、全平台流程和输出物一键发布的智能数据工程方法。
国家卫生委员会统计信息中心信息技术部副主任徐向东曾表示：国家卫生委员会统计信息中心将新一代数据中心的结构分为三个层次，一是基础层面，支持云数据中心建设，属于IaaS层；二是支撑层，包括业务平台、数据平台等概念；三是应用层，更多的是原始应用的集成和新应用的生成。