总而言之，当媒体机构具有一定的数据基础和业务规模，即自身数据多样，业务规模不断扩大，业务相互独立时，整个媒体中心需要帮助解决效率、成本和质量问题。全媒体中心台的建设需要从上到下，进行详细的前期计划设计，必须符合各媒体机构的实际情况，不能全面模仿必须根据实际情况进行取舍调整，最大限度地提高价值，驱动媒体的数字智化变革。
2020年双11与2019年双11相比，企业对中心和中心的期待从系统性能的弹性扩展到数据化和正确的市场营销。换句话说，一些企业仍在基于中台结构开展电气商务系统建设和解决系统性能问题，而一些企业已经完成了业务中台的建设，从而开始利益中台，通过中台的应用为企业创造真正的业务价值
在数据服务设计方面，一个场景是数据中心支持触点智能服务，即所有业务过程都有数据服务支持，另一个场景是前端应用的支持，例如有很多推荐服务，第三个场景是标签，例如给患者的标签信息
如果综合平台集中在技术水平上，中台不仅关注业务的整体交付，还关注BT(业务技术)，组织结构和运营模式。赵大平分别讲了三个中台-业务中台、数据中台、技术中台的设计实践思考。
在AI中台应用场景开发方面，目前许多行业已进入应用场景探索阶段。但是，受业务需求、数据基础和预算等因素的影响，不同行业的AI中台应用落地进展差异化很大。
一个好的中台团队必须涉及业务和技术两个方面的专家和人员。业务人员重点是业务流程整理分析、业务建模和业务服务能力设计的技术人员实现了具体的技术。也就是说，只有熟悉业务，业务才能抽象，数据模型和接口服务才能再利用。
APS机器学习平台建设是第一期合作内容。第二阶段是机器学习平台与现有系统的整合，包括平台底层与行内云平台整合实现云化资源管理，与实时流数据处理平台的集成为业务提供实时的模型预测结果数据服务，将数据中台、数据仓库、数据库等数据源的API接口标准化，实现统一调用。最后一阶段是深度学习领域的建设。
服务分解应该基于什么原则？设计任何业务软件，首先要考虑业务流程，其次要考虑业务流程沉淀的数据。分解服务是分解流程和数据，分解业务和数据。业务中心着重于业务流程，沉淀共同的业务服务，如医生指示服务、收费服务等。
数据通信:中台驱动下的业务营销闭环，沉淀全球数据，提高数据利用价值，实现会员通信、交易通信、数据通信的正确营销场景，促进交易增长。
从纵向到横向:结构规划分析需要从纵向过渡到横向分层规划设计。数据库分割:业务结构和数据结构的结合分析，在规划阶段形成数据库分割的业务和应用结构的融合:剥离平台后，进一步融合业务和应用结构，基于业务组件规划设计微服务的技术结构规划，增加PaaS和技术中心的服务内容。