数据中心平台的核心是数据服务，因此企业应建立灵活的数据服务架构，支持API等多种服务形式的提供和调用、REST等。数据服务应具有标准化、可重用、易扩展等特点，提高数据的利用效率和可靠性。
在会员营销方面，C&A可以有效扩大会员基础，建立私有域流量池，自动生成会员标签，构建多维会员肖像，提炼优质数据，服务线上线下销售。商店购物指南可以准确掌握消费者的需求，快速接触会员，刺激消费，提高转型效率；根据会员的不同发展阶段，利用自动营销、场景营销等功能，激发会员的活力，为会员的持续转型提供动力。
让用户少跑腿，多数据跑路，全面整合中台能力。支持收集/取消应用程序，对应用程序进行评分和评估，并对评论进行管理和审查。您可以全面统计和查看应用程序的用户数量、用户分布（学生数量、教师数量、管理者数量等）、业务申请耗时，应用分析(用户最多的服务，评分最高的服务)、系统访问时间段、访问次数、数据收集等，为管理者提供可视化的数据统计和显示。
2020年京东战略投资北京筑龙后，我们对整体底层结构进行了迭代。过去，传统的信息化理念只解决了企业功能化的一些需求，往往只堆叠数据。现在，在大数据系统的变化下，我们根据新的架构理念，重组整合了自己的数据中心业务和中央国有企业的组织结构和机构。
目前，许多企业都在进行中 数据仓库 / 数据湖 / 数据中台 等等，更传统的建设方法是找到方法收集现有应用程序的数据进入仓库或湖泊，实现数据开放，并快速开始局部数据应用程序。相信使用一段时间后，很多企业会不断发现“上游源系统”的变化和设计质量会不断影响数据平台的数据可用性。下游很多问题很难解决，下游可能解决不了一些数据质量问题。。。
上述基金公司科技部领导也告诉记者，由于团队规模较小，参照中台建设，在前台和后台中间建立了企业数据中心，通过建立模块管理的形式灵活共享数据指标，并向相关部门进行二次处理或显示。
通常，数据血缘系统服务于整个数据中心平台系统，因此指标平台可以重用公共血缘查询能力，无需单独构建。只需收集平台中的模型、数据集、指标和应用程序的关系数据，并将其反馈给血缘模块，以扩展数据链路。
第二类是数据应用程序，包括数据处理、数据平台和数据交换共享。一些制造商，如Tamr（美国数据控制解决方案提供商），将使用机器学习算法来自动化产品中的数据处理。在这一领域，大约10%的头部制造商会提供类似的功能。 第三类是存在多年的BI，属于可视化应用。目前，该领域的热门概念是增强分析，利用人工智能来增强数据的可视化分析。 最后一类是操作应用程序，具有相对复杂的业务逻辑，需要编写一些代码来实现，并将使用人工智能的能力，如自动代码生成、补充或BUG发现。
第二种方法是为更多没有如此强大人才和资源优势的小品牌所有者搭建一个相对敏捷的数据平台，这实际上是一套数据聚合和分析的产品。这样，我们也可以与真正的智能合作，我理解 RPA 衡石的工具可以有效地解决数据聚合的问题，以解决以下分析能力和报表处理部分。因此，我认为我们的定位应该是让更多的品牌所有者以非常具有成本效益的方式获得数据智能服务。
也许阿里的七年对韩伟的影响太深了。无论是他关注的公司还是他想创建的理想企业，他们都是连接供需的中间平台。s2b2c(即供应链-企业客户-消费者-编者注)的商业模式，乐刻一直强调“一个中间平台，一个入口生态，最终可能成为一家数据公司”，早在创业时就建立起来了。
基于统一、实时、动态的数据源集成，各线路部门可以建立对区域产业的整体认识，了解整体发展情况，找到权限下的指标，层层剥离。例如，根据园区水、电、气、网络等能耗数据，直观掌握园区企业的进入和孵化；绘制不同产业链的分布图，分析上、中、下游企业的分布和发展，科学指导投资。