有些组织将产品化和服务化放在一起。因为这两个部分接近前端数据消费者。产品化和服务化都是数据产品。
阿里倡导的双中台解决了传统企业IT建设方式面临重复功能建设、重复数据模型和不必要的重复维护工作，给企业带来了快速建设、低成本维护、推进商业创新等收益。
了解市场营销中心后，了解一些必要的数据管理系统，即复盖平台本身综合业务信息的CRM系统，以正确的广告投入为目的构建的DSP，集合了多用户信息的DMP系统。
明略科学技术的数据中台以知识图像为行业Know-How的载体，以数据合作、共建共享、达成共识为显着特征，以为行业客户构筑企业智能大脑为终极目标。新一代数据中心强调其核心能力和技术输出优势:终端规划和建设经验、以客户为中心的数据中心和业务中心建设路径、数据全生命周期服务能力、数据安全和数据隐私保护技术体系。
在业务中心，科技大学国创参与运营商集团级数据共享平台分册、控制和收集平台分册、服务设计中心分册、服务编排中心分册、5G数据模型等规范编制，帮助集团首个试点省安徽电信5GSA编排于3月24日在线。
他指出，基于整个公司的技术框架，AI中台是绝对的中间力量，向下接受不同种类、不同属性的数据支持，然后通过机器人、推荐、圈人等具体的AI能力，向上支持特定业务。因此，数据和AI的融合是业务发展到一定阶段的优先途径，融合中台不像1、1、2那么简单。
第二个挑战来自中台产业化本身。首先，技术上并不难。解决方案本身是通用的，但实施是个性化的。再加上数据生态的不成熟，没有形成国外那么好的SaaS生态，这个过程中需要解决很多非技术的个性化问题。
从另一个角度来看，中国舞台的重要性。例如，传统的数据平台通常首先考虑我有什么业务和数据，然后我自己努力适应。但是，中台从业务出发，考虑解决这样的业务问题需要什么样的数据服务，决定服务价值，想办法收集和处理数据，所以优秀的中台解决了数据负责人不知道业务，业务负责人不知道数据的痛点。
中台结构是将企业的核心能力随着业务的发展以数字化的形式沉淀在平台上，以服务为中心，从业务中台和数据中台构筑数据闭环运行的运营体系，使企业能够更有效地进行业务探索和创新，以数字资产的形式构筑企业的核心差异化竞争力
突然，我们认为家电企业提供的人工智能中心已经很好地解决了这个问题。人工智能中心可以统一存储分布在第三方的用户数据，同时通过人工智能技术将异构数据转化为同一结构数据，将非结构数据转化为结构数据来统一企业的全过程数据管理，并根据企业的业务数据进行分析，为企业提供营销决策建议，帮助企业提高运营和现金化能力。突然认知的AI中台可以为企业提供私有化配置，大大保证了企业数据的安全性。