基于华为云Stack提供的智能数据湖方案，国家电网河南电力协助构建源网储存协同控制平台，支持新能源电力调度优化策略，准确预测清洁能源发电，短期预测新能源输出准确性，远远超过国际同类标准。
华为云Stack智能数据湖可实现电力负荷数据秒进入湖，MB数据增量更新计算，秒实时分析，建立更精细的负荷预测模型（分钟级），准确预测清洁能源发电，减少火电输出。
中层“M“指数据治理，包括数据收集、资产管理和精细处理，然后提供给上层业务系统提供数据服务的能力。同时，公司将其产品化，建立了DiOS数据智能操作系统，包括技术中间平台、数据中间平台和智能中间平台，在向外部客户输出数据治理能力的同时，提高内部能量和效率。
4、在政府和企业的数字化转型过程中，数据平台沉淀了各业务单元的业务和数据，构建了数据技术、数据处理、数据操作等数据建设、管理和使用系统，实现了数据授权。数据平台是新信息应用框架系统的核心。
3、数据平台是指通过数据技术收集、计算、存储和处理大量数据，并统一标准和口径。数据平台统一数据后，将形成标准数据，然后存储，形成大数据资产层，为客户提供高效的服务。
3、数据平台是一种可持续的“使企业数据使用”机制，是一种战略选择和组织形式，是基于企业独特的业务模式和组织结构，通过有形的产品和实施方法论支持，建立一套持续的数据进入资产和服务于业务的机制。
数据平台必须具备数据集成和操作的能力，能够访问、转换、写入或缓存企业内外各种来源的数据，帮助不同部门和团队的数据用户更好地定位和理解数据。
6、数据平台是指通过数据技术收集、计算、存储和处理大量数据，并统一标准和口径。统一数据后，数据中心将形成标准数据，然后存储和形成大数据生产层，为客户提供高效的服务。
此外，他还观察到，中国金融业已经开始重视数据中台建设和数据治理。“银行业已经意识到数据是关键生产要素，挖掘数据价值是银行业的系统和长期工作。在运营中，‘先污染后治理’开始转变、业务迫使数据治理的被动局面。近年来，银行通过数据平台建设降低数据应用阈值，促进业务系统根据自己的需要，开发业务场景，特别是在数据标准、数据质量、元数据、数据安全、持续应用数据管理工具和方法，促进数据管理，结合数据管理和数据平台运行管理过程，有效提高数据平台数据质量，加强数据平台服务能力，支持银行数字化转型，实现银行数据价值。”