企业往往存在数据岛现象，数据平台可以整合各业务部门的数据，形成全球数据视图，为企业提供一站式的数据资源共享和管理服务，提高数据利用效率。通过数据平台，可以实现数据的标准化、清洁和验证，提高数据质量，降低数据质量问题引起的业务风险，提高数据分析的准确性和可信度。
数据平台供应商主要由五类制造商组成：主要互联网企业、数字解决方案提供商、大数据公司、独立的平台开发商和人工智能制造商。数据平台的发展优势主要体现在整合数据资源、提高数据质量、提高数据分析能力、降低数据管理成本、加快数字转型等方面，为企业提供更全面、更深入的数据支持和服务，提高企业的竞争力和创新能力。
根据数据中台产业的发展轨迹和多年的实践经验，报告分析了中国数据中台产业的内外环境、产业发展现状、产业链发展现状、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机遇风险、发展战略和投资建议，重点分析了中国数据中台产业将面临的机遇和挑战。我们的报告包括大量的数据、深入的分析、专业的方法和价值洞察力，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。如果在未来的竞争中有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。
数据平台应用有许多业务领域和场景，其中营销领域发展最早，应用最广泛、最成熟；在管理会计领域，由于数据价值高，对业务决策具有重要意义，深化数据平台的管理和运营具有明显的效用。从行业的角度来看，数据平台在金融和泛零售行业的应用和部署程度较高，在政府事务、工业、医疗等行业仍有较大的发展空间。
本质上，中间平台的价值在于完善共性，提高效率，打开内部沟通障碍。经过多年的发展，数据中心平台的建设已成为数字转型的强劲需求，主要IT制造商的低代码开发平台也进入了市场。从底层到中间，再到应用层，与业务场景的深度耦合也意味着更定制的需求。从金融技术发展的角度来看，通过大数据、人工智能等手段使投资端业务更适合证券IT制造商，更容易形成产品的数字方向。
其次，我们应该注意“用户体验”。数据平台是一种针对不同角色的产品，包括业务人员、数据分析师、开发人员等。因此，在设计界面时，应考虑不同用户的体验需求，提供个性化和定制的功能，以便用户可以根据自己的需要进行数据分析和应用程序开发。
摘要：随着国家电网有限公司两级数据平台在各单位的应用，业务应用存在数据库存自动化程度低、数据隐性关联发现困难、精度不均匀、数据价值挖掘不足等突出数据问题。基于此，本文提出了基于人工智能的元数据关系探索方法。首先，基于数据使用行为状态信息的智能数据相关分析技术，通过业务系统定期扫描评价；其次，基于相关图计算技术的数据血缘分析探索技术，建立统一的高维数据视图，全面分析数据关系和数据血流，以数字审计场景为例，构建数据资产清单。研究成果有效地解决了人工成本高、人民币数据质量差等问题，提高了数据的标准化管理水平，全面提高了公司的数据管理能力。
建立预警模型，确保及时贷后风险控制，江苏移动利用智能平台位置验证查询能力和垂直行业内容分析查询能力，通过数据异常处理、相关分析、用户特征数据（如异常关闭、异常通话、区域漫游等维度高价值数据标签）分析，充分挖掘用户潜在信息，评估用户贷款异常行为和预警，为银行提供用户贷后风险控制服务，确保贷后风险控制的及时有效性。
为降低银行信用风险，江苏移动应用智能平台依托梧桐大数据平台，结合大数据、人工智能等技术手段，打造贷前信用评估服务和贷后异常行为预警服务，帮助商业银行升级智能信用风险控制系统。
为降低银行信用风险，江苏移动将智能中台信用评估能力引入银行信用审批系统，通过制定用户信用风险控制全过程特征标签，结合用户肖像基础数据管理能力，采用人工智能算法聚合用户特征数据，多维评估用户信用评分，为银行信用风险控制提供信用评估服务。
3、线下业务领域的数字开发服务提供商；公司继续为政务、政法等行业提供数字解决方案；在数字政务领域，公司积极探索信创环境下的“高效、可用、可靠”产品，开发形成“信创”环境下的数据中心平台产品；在数字政法领域，子公司多荣科技于2021年承担上海市法院相关信创项目