彭锋再次强调，数据中台本质上是传统式大数据平台上的提升，可是许多企业在建设数据中台的那时候，连大数据平台都没有，因此智领云全屋桶产品包含了从0到1建设大数据平台的全部內容，也可以与合作伙伴为企业出示例如传统式的数据仓库、数据治理等工作中，协助企业将前期欠缺的一部分一并建立起来。
对接不同的金融机构，京东数科提供的解决方案也不同。头部以定制为主，腰尾多以可复制的标准品为主。杨辉说，对于中小机构，京东数科在加强资产、债务方面的合作，在提供新的业务场景的基础上，逐渐提高数字变革的能力，而且这种合作往往会发挥很快的效果。头部大行，合作需要深入对方的业务系统，共同构建数据中心、业务中心等，在生态水平上全面合作，合作往往是深层次和长期的。
然后，从各部门找到这些数据应用点，推动我们建设数据中心。这样，建设时就没有目的了，不知道收集什么样的数据，有什么用处。
以数据为核心，构建横向整合、纵向贯通、全局共享的信息资源平台。目前，成都市应急大数据应用平台已访问水务局、城市管理委员会、教育局、公安局、规定自局、卫生委员会、民政局、气象局等多个外部机构数据，通过清洗、转换、关联、存储数据，形成应急大数据中心，统一管理数据资源，统一服务
第五讲中，88号实验室的数智营销增长营课程，云移动科技数据智能部总经理蒲继强(花名:本定)详细说明了企业数据中心的建设实战。
富立叶轨道交通数据采集解决方案由富立叶手持PDA设备、行业专用操作系远程管理中台和富对话构成。扫描二维码、RFID、NFC等信息，输入行业专用操作系统，管理者可以在管理中心实时通过丰富的对话调度员。富立叶轨道交通数据采集解决方案改变传统轨道交通数据采集方式，实现货物检验作业指挥一体化、作业过程控制化、信息传输可视化和作业无纸化。提高数据采集效率，发挥资源集中优势，使作业更具计划性、目的性和统一性。
对个人来说，他说有两个大收获。一个是从零到1构建数据中心台的能力，实践真正的知识，深入中心台客户的痛点，分析问题的本质，指导我们的建设方向，不是模仿行业经验，二是思维上的变化，明确短期痛点和长期目标的区别和关系，长期目标
例如，我们追加了小程序业务。那么这个小程序的数据是如何访问的呢？此时，我们必须通过运行机制保障我们各项保证的落地。根据一定的规则访问我们的数据中心，而不是随便访问数据。
在数据应用过程中，由于应用场景的多样性和差异性，有许多独立的数据应用团队，如运营分析、商业分析、推荐算法团队、AB测试、人工智能图形等。数据中心的团队在这个环境中，不是代替，而是以辅助的角色切入。
因此，我们原本做内容总线，只解决数据整合和数据共享流动的问题，解决的问题领域实际上非常有限。之后，我们还提出了内容数据湖，到目前为止提出了非结构数据中心，可以逐步进步，比较完整地支持下一代企业的内容管理平台，有效地管理整个数据生命周期，实现数据洞察力的业务。这是我们新的AnyShare，Family7的演进过程。
基础数据服务？面向的对象是物理表数据，主要应用场景包括数据查询、多维分析等，通过定制SQL的方式实现数据中台全域物理表数据的指标获取和分析。
这里值得一提的是，数据中心的理念实际上与数据资产管理不一致，在数据中心的建设中，非常重要的工作是数据公共层的建设，通过数据公共层的建设可以明确整理我们的数据资产分布和使用情况，结合资产的访问路径分析，最终形成全行的数据资产全景分析。资产盘点和分析这里的细节工作本文不再一一展开。