因此，我一直说，对于一般企业来说，CEM应该基于CDP（客户数据平台-核心是全球用户数据收集，除非企业有真正的数据中心平台）。
该数据中心系统架构具有一定的灵活性，可以帮助企业根据需要加强基础能力建设，促进重点业务数据价值的探索。例如：
从业务分析的角度来看，业务取决于自来水，财务取决于利润，并将利润反馈给业务端，从而判断利润和盈利能力，形成业务闭环。数据从业务端收集到 SAP 系统结束后，经过财务分析后，反馈给业务端，让业务人员更全面地审视自己的业务。为此，SAP 和数据平台是业务底座，两个平台结合后承担所有业务。
李宁集团通过数字技术、数据分析、算法模型等手段，强调商品和产品的双驱动，帮助商品更好地进行商品计划、销售计划和补充分配。业务系统支持财务、人力、智能园区和数据中心平台，收集的数据反馈给业务系统，以支持业务决策。底层通过自己的多云策略实施多云策略 IDC 以及多家云服务提供商共同建立混合云，以支持业务系统的运行。
供应商、经销商、商店等 to B 核心业务流程分为订单相关和财务相关两类。财务相关数据和流程将进入 SAP 系统，业务分析相关数据将进入数据中心。李飞介绍说，通过 SAP 系统订单与财务业务流程紧密完整地一对一对接，形成业务与财务一体化的核心底座。
在构建数据可用环境的过程中，迅易科技将更加注重架构优化和资产库存；在数据集成过程中，更加注重数据规范的实施，确保数据质量，确保数据安全。该解决方案可以为许多企业的数据平台建设提供科学的指导，其优势体现在：
具体来说，双方在数字双胞胎水利工程建设中共同提供数据平台及相关数据管理服务，确保数字双胞胎工程数据底板的质量。基于数据开发管理平台，双方通过数据平台实现生产管理、工程安全、环境信息实时动态收集，按照统一的数据标准，形成统一的标准化企业数据中心，采用智能算法流域水位、沉淀流量预测分析，为构建具有“四预”功能的数字双平台提供数据基础。
简单地说，“数据平台”是通过一系列操作“资产化”企业数据，实现持续的数据资产操作。完成这些操作不仅需要一套技术产品，还需要系统的实施方法和经验。
过去，企业通常由技术部门或数据部门统一规划，进行数据开发和管理，业务部门被动使用数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐步关注和数据应用需求的增加，技术部门或数据部门已不能满足业务部门的数量需求。为了更好地利用业务部门的数量，企业数据智能基础设施的建设正逐渐转变为以业务部门为核心，如试图通过Dataops、实现数据与业务部门之间的高效合作。
在过去的几年里，实践表明，功能大、功能齐全的数据中心并不适合所有企业。根据企业数据源和数据用途的不同，市场上有各种针对特定场景的数据平台解决方案，如风险控制和营销场景的实时数据平台，以及工业和物联网场景的边云协作数据平台，为了加快多数据源联合分析的数据联邦分析平台，异构数据即时分析平台等。用于加速异构数据分析。基于以上背景，爱分析将数据智能市场分为数据基础设施和应用解决方案。基于以上背景，爱分析将数据智能市场分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施涵盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案涵盖多个垂直行业和通用智能解决方案。具体市场划分见下图。
在长期推进农业和农村大数据应用的过程中，佳格天地形成了数据自动化收集监控系统。通过收集高频、高精度的时空数据、农业企业数据、互联网数据等多种数据资源，构建了时空数据中心平台，结合粮食生产、特色产业、海洋牧场等实际场景，建立了一系列数字化应用，为政府、农业企业和农民服务，推动农业生产、经营、管理和服务智能化。
ICC集成通信中心支持定制客户标签，根据金融机构的业务规则设置客户基础标签条件和数据范围，智能从相关业务系统获取符合规则要求的目标客户，节约成本，避免对非目标客户的骚扰。