数据集大多数情况下，表格不能显示所有字段，通常以列固定的形式表现数据的完整性。以财务中心为例，高频筛选功能被遮挡，筛选前需要横向滚动表格，无故增加操作
随着大数据技术和AI智能的发展，云创建了独特的数据中心系统，一个版本收集了所有企业数据，无论是企业内部系统还是外部系统，企业的所有系统数据都可以整合到云创平台上，融合到企业自身的数据资产中，真正消除企业信息孤岛的问题
基于财务中心的智能模式可以从根本上解决上述问题。在传统的管理模式下，企业业务部门与后台部门是多对多的关系，后台职能部门应对业务部门的需求，提供技术方案。然而，许多共性问题需要在不同部门多次回应，导致大量资源浪费。建立中台系统后，业务部门与管理部门形成一对一关系，大大提高了企业效率。中台系统发挥大本营作用，为业务部门提供各种支持，随时呈现所需数据和结果，支持业务快速扩张。财务平台汇集了大量的业务、管理和财务数据，可以实时提供决策层和业务部门所需的信息，因此可以在财务平台上嵌入各种智能功能模块，如图3所示。
指数据的来源部门，包括系统归属部门等。在商业银行的实际运营过程中，数据的种类很多，不仅包括每天经营管理总结形成的基础数据，还包括用特定的计算规则生成的分析决策的指标数据。因此，数据生产者有时也是数据消费者，包括前台经营部门和后台分析部门，数据中台的建设离不开他们的支持。
客户数据中台(CDP)作为缩短数据变化路径的重要系统工具，提供了面向市场营销、综合化、实时化、高易用性的数据基础，在数据收集、数据整合、数据接触的闭环中，企业数据最终可以构筑数据营销价值链，通过数据收集和访问，可以给市场营销人员带来强大的商业智能工具、深度的AI驱动洞察和业务驱动、数据打破部门壁垒、实时敏捷的正确营销驱动价值
数据中心不仅提供数据组织、数据质量管理、数据标准管理、数据权限管理等单点数据管理功能，还在单点功能中加入智能数据管理方法，将管理功能嵌入各数据处理流程，形成更简单、更系统的数据管理功能系统
随着消费者的购车渠道越来越数字化，数据的重要性也越来越明显。所有数字转型的基础都是数据。数据孤岛这种顽疾以前长期存在，很多汽车企业的数据整合困难，管理成本高，应对能力差。数据中心成为汽车企业的新数字基础设施，有助于加快企业创新能力和业务响应，降低创新成本。
数据中台建设是一个持续反复的过程。基础结构完成后，需要不断循环的步骤3-5。使用者和建设者应以核心需求为中心，不断优化模型，提高中台的运行效率和效果。
第四个阶段是形成闭环，根据用户的历史行为动态推荐游戏难易度，动态构成游戏战队。因为数据最终会回到游戏中，除了提供预测和支持分析以获得更好的客户外，游戏还需要用数据进行更全面的反馈。基于此，EA的大数据部门通过人工智能、机械学习的算法，使数据形成有价值的分析结果，最终反馈给业务。以上是EA数据中台建设的四个阶段。
基础大数据产品逐步成熟，数据安全、数据开放以及主数据管理需求旺盛。日益增长的数字需求、复杂的业务生态系统、数据分布式存储倾向，企业需要构建跨越孤立数据、简单一致的数字运营生态系统。数字化运营需要从传统的烟囱式IT系统向数据中心转型。