如何建立良好的合作关系涉及到绩效考核标准、人才选择规则、数据能力沉淀、建设强大的中间平台等诸多方面。其中，中间平台的建设尤为重要。通过深化中间平台能力建设，建设可接受、可分割、可增长的中间平台部门，可以帮助我们有效降低创新的难度和成本，提高创新的速度和效率，实现创新和变革的快速发展。
数据中心平台没有行业限制。老余认为，所有行业都需要数据中心平台，但不同行业和企业在不同阶段需要不同的数据应用能力，对数据的依赖程度也不同。今天，老余将与大家分享中心平台建设的行业应用场景。
OneService，统一的数据服务。即数据中心平台提供统一的数据访问和数据查询服务。统一出口的目的是实现数据标准化交付，提高数据访问效率，屏蔽底部的异构数据源，提供基于逻辑表的主题查询服务。
更现实的操作是：在小型业务场景中，首先尝试隐私计算，建立一套完整的风险控制框架和数据库，实现与统一风险控制平台基础设施的平行运行。为业务场景建立单独的数据库，与银行数据平台或现有风险控制数据库连接，存储和提前提取隐私产品的业务相关客户和特征标签，存储新生成的业务数据，并及时与公司数据平台同步。
根据制造商对数据中心平台解决方案的介绍，上述制造商提供数据中心平台建设 行业应用开发服务的一站式服务。造成这种现象的原因是数据中心平台对企业数字转型的最终价值是支持上层行业的应用，实现业务创新。制造商提供数据中心平台 行业应用开发的一站式服务，充分发挥数据中心平台的价值，满足市场需求。
从目前的建设效果来看，很多公司在数据中台建设中有不错的成效（尤其是大中型公司），数据中台整体思路得到了验证。但是数据中台本身还算一个新鲜事务，这个新鲜事务目前还没有标准答案，只有参考答案。
在构建数字整体架构的过程中，数据平台可以驱动企业实现市场交换基因与自身商业个性基因的分离，根据企业特点选择切入不同的数据应用场景，促进后续服务的持续升级创新、业务实时联动和全球优化。
在信息化建设过程中，零售企业的积累和建设包括ERP、MES、CRM、WMS、TMS、POS随着各种线上线下零售渠道的出现，线下门店、自有商城、电商平台、社交软件平台等渠道也带来了大量碎片化的数据。在这种情况下，零售企业可以通过搭建数据平台实时更新进入-销-通过统一的会员数据管理，构建全场景智能数据分析，通过统一的会员数据管理构建全场景消费者肖像，实现精准营销。
目前，众多公司都在尝试应用基于机器学习的预测模型、大数据分析、低代码平台等工具，对事务性工作进行自动化，同时从团队文化和人员技能培训入手，推动企业财务的数字化转型。某全球领先营养品公司A通过构建数据中心平台，帮助统一的业务数据模型，通过丰富的指标系统和标签肖像系统，为前端应用程序提供快速统一的数据服务。
据李先生介绍，陵城区、永仁县等地的长河系统早期没有与数据中心平台相匹配，因此数据分散。河流、闸门、防治等监测数据显示在不同的平台或模块上，只能依靠人工分析和决策，无法形成统一的管理。