6、 提升数据文化： 企业可以通过轻量化数据平台更好地培养数据驱动的文化。业务部门可以更快地获取和使用数据，从而加强决策的基础和效果。
组织变革和人才培训：数据平台的建设需要企业进行组织结构和文化的变革。企业需要培养数据驱动的思维方式，吸引和培养数据分析和管理的专业人员。此外，还需要建立跨部门合作和沟通机制，以促进数据共享和协调。
我们的解决方案以用户友好为出发点。通过全WEB界面操作，用户可以轻松管理和维护数据平台，而无需深入的技术知识。这种简化的操作减少了对专业人员的依赖，降低了操作和维护成本。
在构建数据中心平台时，一些企业倾向于选择复杂的架构和技术堆栈，试图一次性解决所有需求。然而，这种庞大的架构往往难以有效地集成和维护，导致项目的复杂性和成本急剧上升。企业可能会陷入技术堆积的陷阱，无法专注于解决实际的业务问题。
3、 降低风险： 企业可以以较低的成本和风险验证数据中心平台的可行性和业务价值。如果在初始阶段出现问题，也可以在不造成大量资源浪费的情况下尽快进行调整。
技术选择和架构设计：企业在建设数据平台时需要选择合适的技术平台和架构，以确保系统的稳定性、可扩展性和灵活性。同时，还需要进行合理的数据模型设计和架构规划，以满足企业的业务需求和未来的发展。
汉德也积极履行社会责任，为汉德做出贡献。加入信通研究院“大数据技术标准推广委员会”和DAMA“中国数据管理推广计划”，参与数据相关标准的制定、推广和实践，参与信通研究院“数据中心实践指南版”。
汉德作为数据资源资产化能力的基础设施供应商，对数据管理的价值和难度有着深刻的理解。企业的数据越来越复杂。仅从管理的角度来看，我们希望数据能够集成和简化。在为许多优秀企业服务的过程中，汉德完善了最佳实践，并逐渐形成了H-One（HDSP）数据中台。
过于复杂的架构和技术堆叠往往会带来高成本，包括开发、部署和维护成本。此外，过于复杂的系统也会使维护困难，增加系统故障和问题的可能性，特别是中小企业没有好的数据工程师和IT人员，数据平台给他们带来了大量的运行和维护工作量，无法解决问题。
在当前日益激烈的商业竞争和快速的市场变化环境下，企业需要更快地应对市场需求和竞争挑战。传统的数据中心平台建设通常需要很长的时间和周期，需要巨大的预算和大量的人力资源，失败的风险非常高。与此同时，这个漫长的建设周期可能会导致企业错过市场机会，高投资也会增加项目的风险。
针对炼油企业数据源、数据类型和流通关系复杂，实现数据标准化和共享困难，项目组分析研究数据湖、数据平台、工业互联网技术，参考数据治理方法，创新开发集成数据治理和数据管理“零代码、可视化、导向”企业综合数据库平台，支持工厂数据资源标准化、可视化管理。项目组负责人曾敬勇说：“我们为数据建设了一条四通八达的高速公路。中国石油炼化企业首创消除信息孤岛的新途径。
“可以看出，持续的研发投资取得了积极的成果。天宇数学基于MLOPS流程架构建了人工智能平台，开放了数据工厂、算法工厂和应用工厂三个组件，提供模型设计培训、大型模型优化、重用标记管理、模型监控服务等能力。
