行业的业务逻辑决定了数据流的方向，直接影响数据存储在哪里、计算在哪里、交换在哪里等。理解业务结构，理解数据的生命周期、流动方向和价值点，在适当的时机和位置正确处理数据，抓住业务痛点，正确服务业务场景。行业业务理解程度的深度直接影响数据中台建设效果的高低，必须深刻理解行业业务才能有效地支撑业务价值。数据中台的核心属性是面向业务，以业务为导向，用数据支撑业务价值呈现，因此数据中台首先应该是为行业服务来实现业务价值，可以从以下三个维度来考察数据中台对行业业务价值的提升：
做企业数字化咨询的相信对企业中台都多多少少了解过，但机器人中台是什么可能还没听过，为什么会有这么一个词?与企业中心相比有什么区别？其实，去年这个时候，在金融业的RPA沙龙会上，笔者共享的方案中提到了以RPA为基础的数据共享平台和机器人中心两个关键词，其中前者已经在专题文章中介绍过，今天主要共享后者。希望本次共享能带来新的产品形态认知和对该行业的一点推进。
通过建立统一的智能中台型财务共享中心，构建集团级服务资源池，技术中台、运营中台和数据中台三位一体，构建战场强大的后方炮兵阵地，随时为前台各专业子公司和经营单位提供炮火支援。
客观地说，中心台可以有效地帮助企业解决应用场景和业务问题，但中心台在使用过程中经常出现大量误差数据。针对这个问题，首先企业要建立轻量化的中台，其次要保证部分结构的正确性，最后要考虑计算引擎的能力，保证计算能力支持企业的业务。只有这样，误差的影响才能尽可能降低。
其次，中心台也有专业分工的倾向，不能期待面向消费者业务的数据中心台，支持企业内部财务、人事等职能领域的中心台建设。在业务中心的基础上，分为安全中心、财务中心、移动中心、呼叫中心、供应商中心、物流中心等，也需要根据中心使用的效率重新考虑决定。
具体来说，智能物联网中台通过家庭、社区、商业辅助设施和服务，实现真正的AIoT万物互联。AI中台以国际领先的场景算法能力为用户提供最佳的智能体验。智能数据中心有很强的数据综合管理能力。智能应用中台则为社区各种业务衍生全场景一体化体验。