江淮大数据中心总平台建设

数据系统是数据中台建设、管理、使用的核心要素。数据通过中台以一定的建模方式加工，形成数据资产体系。数据中心总是围绕数据系统的正确建设和使用，尽量使数据系统完整、正确、广泛使用。

明确决策层的期待:对齐决策层对中台的期待，首先要避免对决策层的过度约定，其次要给决策层明确的路线图，不断更新进展情况，让决策层有时间感高光的确立信赖:在前期和建设过程中，团队必须进行高光的工程，让决策层看到团队能够战斗，强行战斗的能力例如，我们首先建立商品中心，打开整个交易模式的链接。结果量化:在建设过程中，必须不断提高决策层的有效反馈进度和重要效果的数据，使决策具有业务水平的数据化感知，认可团队价值。例如，能力系统进度的可视化更新，能力发表后，对业务效果的具体数据化报告等。

通过阿里云数据中心提供的全球数据中心解决方案，业者们可以迅速实现在线业务的数字智化，充分融合在线和在线从数据到业务，激发业者的数字智能潜力，使全球运营、新产品创新、智能集团商品、供应链升级

数据中台瞄准全员开放数据，支持业务数据化运营。数据中台便捷的数据构建和业务价值视角的设计构思是与传统式数据库最大的不一样。阿里巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴

(3)建设数据分析中心，设计管理者和店长的看板，根据业务实际情况整理各用户关注的数据指标和数据分析构想，为各用户提供快速的数据获取和探索分析途径。

一方面，基于数据中台首先实现业务能够量化ROI，在短期内即可实现部分收益，企业管理层和业务部门看到实际的价值，有利于持续投入并配合推进数据中台的后续建设与优化。

加快江淮大数据中心总平台建设。建设贯穿数据全周期的大数据平台，实现数据汇率、治疗、使用和管理、看、评价集中统一管理。建设基础数据库和一些主题数据库，建设大数据计算存储平台、大数据资源中心、数据中心、技术中心，升级数据共享交换平台，提高数据互联、统一数据服务、集中展示调度、创新增值应用等能力。

随着数据、算法和计算能力的发展，企业的生产制造、供应链、市场营销和销售、交货和服务等各业务线都有利用AI实现降低成本的诉求。AI应用的落地主要取决于AI工程化的能力。AI中台以平台化的开发模式取代了烟囱式的开发结构，通过机械学习技术实现了建模过程的自动化和低阈值，解决了企业在AI应用落地过程中面临的资源重复建设、投入生产率低的问题。

数字驱动的核心:数据中心是数据的业务化，是根据业务需要构筑数据的。烽火建设的楚天云项目中，烽火通信已具备数据中台的实践能力。烽火通信通过楚天云为省政府建立了人口、法人、环境、经济等多个数据库，将湖北省所有厅局委员会转移了约1000多个业务应用。另外，楚天云在今年的疫情对策中，为湖北健康代码的实施和疫情监测做出了巨大的贡献，充分验证了烽火通信在数据中台领域的建设实力。

数据中心不是锤子买卖，而是需要持续经营。在数据中台正式上线后，随着企业业务的不断拓展，会接入更越来越多的数据源，数据的分析也将越来越精细，数据应用场景会更加丰富多样。同时，某些数据应用会因为企业业务方向的调整而废弃，这些已经过时的应用就需要及时清理。作为数据中台的建设者，不仅要定期与数据用户积极沟通，了解数据的使用情况，了解这些数据带来了什么价值，还要通过系统查看指标、标签、主题、应用API这些资产的调用情况，判断是否需要优化等。