目前，数据中心技术平台建设相关技术成熟，大量开源技术降低了开发门槛。此外，还有大量兼具技术产品能力和落地经验的制造商，可以帮助企业建立技术平台。企业可以根据自身需求和规划，选择自研或与厂商合作开发。
三湘银行数据中台是我们建立产业互联网银行，建立平民自己银行的战略选择、业务模式和组织结构，应该成为我们银行可持续使用数据的机制，即将数据真正变成资产，成为服务产业、发展普及的工具。
在数据仓库建设方面，国网省公司结合SG-CIM模型和维度建模方法，根据主题域和业务活动进行业务模型建设和管理，建立了以资源驱动为特征的近源层、以业务驱动为特征的明细层、以需求驱动为特征的加工层和以应用驱动为特征的应用层。在这四个层面上，国网省公司完成了客户、设备、项目等9个主题领域、590多个数据模型、300多个业务模型的构建，通过这些模型支持各种上层应用的高效应用。到目前为止，数据中的的能力逐渐出现。
在这些数据的背后，数字化为这些行业提供了复苏和成长的支持，包括面向会员的CRM系统、面向前端的营销系统、在线完成家庭对接的中心等，使生产生活在线化成为共识，同时为服务业的数字化按下了快进键
第三，企业的中台会涉及到不同运行环境，包括私有云、公有云、混合云环境，也会涉及到前端、后端、大数据、人工智能等等技术。它们各自有各自的技术的要求，如何快速部署这些中台系统，并且让它稳定的运行，这一点也非常难。
那个软件平台是怎样进入中台的呢？软件平台为什么进入中台？相关工作为什么要在企业水平上完成？专业职能分工数据唯一建模是什么？
主题介绍:数据模型可以促进业务和技术的有效沟通。只要基于数据进行决策及拓展业务边界，好的数据模型就必不可少。我们认为模型没有正确和错误，只有合适的商业场景。奇点云服务泛零售企业三年多来，沉淀了大量行业经验和案例。在本次分享中，我们将从顶层设计、建模理论、业务场景三大视角，探讨零售企业如何构建数据模型、搭建数据中台，并最终实现业务的降本增效。例如，对于消费者的生命周期，结构指标分析系统从消费者潜入到新客户的转变到老客户的新生活，最终实现GMV的成长。
与传统的交易数据不同，在新的零售背景下，消费者在线使用的各种数字设备和在线通过设备捕获的数据，每天可以产生百万级的行为数据，广告主可以在几周内收集TB级的数据量，这些大数据的管理在传统的数据平台上
首先，平台模式的规模效应和范围效应显着。假设a出租车公司和b网络预约平台分别计划扩大业务，a公司最直接的战略是在原油队的基础上增加新队伍，增加队伍所需的固定资产(车辆)、人员训练(司机)、手续(车牌等手续)是难以实现规模效果的重资产成本。另外，在整体供求相对平衡的地区市场，增加团队密度，一定会降低单个团队(司机)的服务效率。相反，b公司开放的移动终端平台和数据中心从基础上支持各业务的展开，各事业部将数据汇集到数据中心，各事业部之间形成共同效应，此时增加新业务(或扩大某原业务)，根据历史数据合理配置新资源
组织问题:众所周知，数据中心决不是技术问题，而是企业战略水平的问题。中台战略的延伸价值之一是优化组织结构，提高组织性能。但是，组织的调整很难重新分配发言权的转移和利益(特别是大中型企业)。这不是项目组能做的事情。董事会、首席执行官、首席执行官和首席执行官通常需要高层领导的决定。
多点零售云系统，包括会员、智能采购、小程序、市场营销、供应链、智能硬件、运营中心、数据驾驶室等，实现全过程的数字化，统一数据和业务中心，到店一体化，模块化、开放性、最佳业务实践