因此，刘伟光判断，数据中台继数据仓库之后，金融IT建设了下一波的顶峰。未来，越来越多的银行将首先整合数据，形成业务数据化、数据业务化的有效循环，建立统一的数据化平台。
正如我们清楚的知道企业要进行数字化驱动架构之前，必须要建立统一的数据标准和规范，用统一的、大家都了解的语言描述一件事情是多么重要。同样的道理，在了解大数据数据中心的相关知识之前，我们必须一次说明数据仓库、数据市场、数据湖、大数据平台、数据中心等概念，以便在今后的学习和建设中能够明确区别。
在第七个数据中，我们制作了一系列数据后，能留下什么？我们需要考虑是放在我们的仓库里还是放在第三方的SaaS容器里。
数据中心是数据汇集湖，政务的所有数据汇集到数据中心。各种系统产生的原始数据汇集后，命名不同，口径不同，数据使用困难，使用成本高等问题频繁发生，整个数据无法真正使用。因此，数据中的数据不是简单的堆积和聚合，而是需要分类，按照一定的规范和标准进行数据系统的划分。数据中心数据系统基于全球原始数据进行标准定义和分层建模，数据系统建设的最终结果是完整、规范、正确的数据系统，最大限度地降低使用阈值和使用灵活性，提高数据的使用率。
刘伟光说，整个数据中心是强调数据高能力再利用、数据资产再利用、服务式数据服务、全局企业级视角，站在用户视角为各业务提供数据资产级决策支持，这是整个数据中心建设的核心，是真正的金融机构全局视角工程，不是科技部驱动的数据平台项目，而是未来数据中心建设的精髓。