在此背景下，高层板块构建企业级数据中心台，剥离原有资源再分配，将共性抽象整合形成资产，统一为全组织提供服务。
受新常态、贸易战摩擦、新冠疫病三重影响，中国汽车行业整体形势越来越严峻。但是，危机中含有机会，中国汽车企业在面临一系列挑战的同时，也迎来了巨大的变革和发展契机。目前，只停留在局部业务环节的数字化、数仓管理的浅层次数字化时代已经结束。下一阶段的数字化要求汽车企业在开发、生产、供应链、市场营销、售后服务等全过程中进行整体变革，通过对外客户服务和内部运营管理的数据，与5G、边缘计算、云计算、知识图像、数据中心等新兴数据技术相结合，深入挖掘数据价值，创造创新的数字化企业
王保强总结数据中台需要集成、提高加工、服务可视化和价值变化四项能力，大数据平台可以认为是数据原材料被加工和存储的企业模型构建的场所，数据中台是数据服务，提供更多的服务能力，用户可以快速发现企业现有的数据资产
中台对应前台和后台。前台是面向客户的市场、销售和服务部门或系统，后台是技术支持、研发、财务、人才、内部审计等二线支持部门或系统。中台是指介于前台和后台之间的综合能力平台，为前台业务的开展提供基础技术、数据等资源和能力支持。作为综合能力平台，中台又被拆分为数据中台、业务中台、技术中台等不同板块。
以上种种智能化应用，都需在企业完善的数据体系支持下进行。因此，汽车企业必须建立数据中心，综合管理自己的运营数据、客户信息和行为数据、外部合作信息等多源异构的天数数据。在数据管理的基础上，汽车企业应该挖掘数据的价值，结合企业自身的经验，生成知识图像，构筑企业的智能大脑，实现企业以数据驱动的智能决策。
在数字转型全面推进的环境下，银行需要通过技术渠道转型支持业务创新转型，加快分布式创新探索。技术中台方面，文思海辉金融带来了数据中台、分布式金融PaaS平台两大明星产品。数据中台基于分布式微服务架构建设，包括资源管理、自动开发调度、数据资产管理、数据科学与挖掘、数据服务五个基本产品模块，支持产品平台化后的资源管理统一管理、数据资产统一管理、脚本自动开发和模型管理，实现资源快速部署和释放，有效提高开发效率和业务响应速度，利用大数据平台的计算、存储和扩展能力，金融机构实现数据高度整合和数据能力
近年来，随着全球信息化的快速发展，信息技术时代已经进入滴滴时代。未来，无数据不智能，各行各业也进入了数字转型的重要时期。目前，各行各业纷纷宣布升级战略配置，将数据中心提高到核心方向，如何通过构建数据中心实现企业数字转型成为当前需要解决的问题。
在数字转型全面推进的环境下，银行需要通过技术渠道转型支持业务创新转型，加快分布式创新探索。技术中台方面，文思海辉金融带来了数据中台、分布式金融PaaS平台两大明星产品。数据中台基于分布式微服务架构建设，包括资源管理、自动开发调度、数据资产管理、数据科学与挖掘、数据服务五个基本产品模块，支持产品平台化后的资源管理统一管理、数据资产统一管理、脚本自动开发和模型管理，实现资源快速部署和释放，有效提高开发效率和业务响应速度，利用大数据平台的计算、存储和扩展能力，金融机构实现数据高度整合和数据能力
持续推进内外数据访问和共享。结合数据中台能力提高专业工作，完成国网商业街、ECP2.0、物资辅助决策等37个重要业务系统的数据补充收集，完成电信收集数据的全面收集，开展非结构化数据访问、分类、备案等工作。完成9类200项外部数据汇总共享，满足污染防治、网络电网、电力经济指数等应用需求。完成核心业务系统的全量数据访问分割，实现数据传输过程的在线管理，构建一级部署系统数据传输常态机制。
数字中心是将企业睡觉的数据变成数据资产，持续使用数据，产生智能，为业务服务，实现数据价值变化的系统和机制。这是中台实践总结了近百家企业数字中台建设实践后得出的结论。中台是企业数字转型的重要支持系统，集中企业业务能力和数据服务、平台化、共享化、协同化，帮助企业降低试行错误成本，提高创新效率，以数据驱动运营的方式实现业绩增长，走向数字转型的成功。
随着企业运营管理数据的激增，建设数据中心成为许多企业数字转型过程中的重要战略选择。是采集、储存、计算、加工和融合大量数据的产物，目的是消除数据标准和口径不一致，提高数据采集和数据转换的效率和质量，为前端提供不同维度的数据场景化应用。
第三，数据应用的问题。过去的数据化过程由需求驱动，业务需要构筑相应的IT能力。未来这种能力远远赶不上企业的发展，企业的未来需要考虑更多的场景驱动。中台不是直接解决某个特定的业务问题，而是解决未来的场景问题，可能是业务方面，也可能是管理方面。我们要做的是不断沉淀数据能力和价值，随时应对新场景的出现，所以把这种能力称为场景驱动。