大数据AI基础设施的能力是第二个关键部分，此时企业不再需要技术本身的细节、稳定性、性能的支持，而是需要通过一站式、全流程、成熟易用的数据中心产品，完成各种分散数据的整合收集和数据标准建设。通过复盖数据处理全生命周期的中台产品，完成全域数据资产建设。
大数据的本质是数据的融合，数据中台将原本各自孤立的数据相互关联、融合，通过抽象、加工构建数据资产标签类别系统，给数据带来更深层次的语义和价值，洞察事物的本质。
以上三个问题开发进度缓慢。数据中台的妙计是使前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。
以前企业想要应用数据，需要从基础的数据收集、挖掘、处理开始，再一点一点地开发。想做新的应用时，又要从头开始一步一步开发，最终导致企业内部产生很多数据孤岛、数据烟囱。数据中心的作用是通过数据统一处理，企业今后直接在平台上开发新的应用程序，节约成本，提高效率。拖雷告诉记者。
数栈DTinsight是袋鼠云自主开发的云原生一站式数据智能中台PaaS，复盖建设数据中台过程中所需的一站式工具，满足企业全面的数据处理链接，开发人员生产力
算法中台实现异构计算能力集团统一安排，基于城市AI中台实现数据准备、特征提取、建模、训练，面向环卫监督、扬尘管理、交通监督等上层应用场景，提供开放的AI分析服务和机械学习算法服务，提高城市管理场景AI算法的应对效率
二是实施计划，结合顶层设计，详细设计数据中台顶层设计，确定实施模块、里程碑、实施优先级和行动路线。相当于将顶层设计落地到可行的详细计划中，每一步都如何进行。
数据中台对外提供数据的主要方式是服务接口，数据API。数仓对外提供服务一般直接检查表，直接提供数据集的方式
DW-CSM:作为数据中台建模中的数据基础，采用模型建模方式，整合项目中的全系统数据，将各系统中的数据从整个项目的角度与主题相似组合，进行一致处理。在国外项目中，根据项目需求和源系统数据业务流程，将业务数据分为参与者、地址、事件、物品、组织、关系六个主题领域，同时满足上层动态主体模型的构建。在项目开发中，应用BD-OS数据厂下的数据开发模块，通过制作hivesql脚本提取ODS层数据，在提取过程中进行数据清洗加工，具体如下操作
为了确保数据安全，同时提供更好的服务，国网江苏通信公司根据数据中台丰富的资源组件和复杂的账户、数据权限体系，经过近3个月的实践，设计了全省中台资源账户体系、数据权限体系和应用构建、在线流程规范。在新的应用程序构建时，我们为业务部门的应用程序和地市公司单独创建项目空间，将必要的数据资源授权给相应的空间。各空间相互独立，保障数据安全。现已实现省市二级运营管理体系，最大限度地开放共享，发挥中台价值。同时，我们通过在线时严格的代码审查和每天正确的数据任务调整，确保数据可靠、可用，最大限度地为应用提供高质量的数据资源。
我们今天从物流这样的新基础设施产业来看，实际上是数据中心、连接、硬件到软件、标准化的数据通信、产业链整体的所有供应商、所有供应商、所有员工机构。技术推进新基础设施行业整体效率的提高也很重要。