第一，企业内部有大量数据孤岛，数据碎片化，无法统一融合能源业务。数据中心聚集数据，统一数据标准和口径，存储，形成数据资产，为业务提供高效的数据服务。
针对数据类的应用场景，AWS可以提供广泛而深入的专用分析工具组合，华栈数据的研发团队可以从中选择最合适的工具，快速构建数据中的台湾类产品，帮助客户从数据中获得见解。此外，AWS的分析服务具有很强的开放性，支持包括ApacheParquet在内的开放文件格式，因此华栈数据在AWS上完成数据中心台的构建，只需以标准格式保存数据，就可以在AWS上
第一，共享。承担保密义务，不会为满足第三方的营销或非法目的而向其出售或出租您的信息，会与这些合作伙伴合作以多种形式将经U-DIP数据中台处理、加工后的脱敏数据用于包括优化广告投放和提升营销效果等商业化使用。
在这种情况下，中台业务域间、中台和定制内容之间可能会对不同业务的数据字段命名相同。这不会影响数据分析，但容易误解研究开发，引起事故。因此，建议采用元数据管理来规避这种风险。
众所周知，在大数据的出口下，一些公司持有一些统计图表来鼓励自己制作大数据，这使得数据中心更加拥挤。客户需要和期望值在日益增长，而产品和技术往往却是在原地踏步。拿着新瓶装的旧酒，包装一点，说自己卖的是数据中心。真正的矛盾在于，越来越多的用户需求和没有真正了解用户需求的系统设计之间的矛盾。正如没有中台的生命，却得了中台的病所说，甲方的内驱力是业务创新、数字化变革、中台是他们理想的成功途径。乙方的内部驱动力是销售产品方案，制作项目，在中台，往往是他们的营销课程。这种供需的不对称，就造成了当下企业级市场的中台乱象。
数据中心，顾名思义，统一收集和清洗数据，使其成为智能应用的高价值资产，然后通过各种技术流动手段实现数据的价值。中台可以大也可以小，问题的独立模块。延伸包括业务、算法、数据、技术、研发、组织等不同类别。