上图为中台架构图，其中数据平台包括三个部分，从下到上分别是数据开发、数据中心和数据应用。在数据开发部分，统一了批量任务、实时任务和信息查询，进行了统一封装；在数据中心部分，以hive做为元数据存储，进行了中心化的数仓建设；在数据应用部分，提供交互性探索的编译工具和供上层应用调用的API服务，技术实现也经历了从关系数据库到druid再到clickhouse的转变。
本产品是智能工厂的高端应用和重要组成部分。在工厂完成数据采集的基础上，产品可以帮助企业在大数据分析层面快速构建智能化工厂，通过五大中台建设，让企业具备全面感知、预测预警、协调优化、安全控制和科学决策五项能力。泛在感知中台是五大中台的第一款产品。
基于基础技术背景构建的强大系统能力，数据平台提供数据实时收集和实时处理能力，可以在秒级完成重要数据实时处理的数据仓库为各前台业务线提供正确的数据支持，完成大量数据批量处理。实时处理和批处理分别对应客户风险的现实生产环境和策略研究环境，并通过智能中台，将研究环境中通过特征工程、模型训练等生成的新策略实时部署于生产环境，在流量切分的协助下，帮助新策略快速测试迭代，提升对于客群的整体风险认知能力。
近年来较火数据中台，在核心功能方面依旧依赖于上述体系，但其“大中台，小前台”理念则是对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中心是新信息化应用框架系统的核心。
特别强调中台和前台的定义区别。前台服务单个业务，目标是就是这个业务的增长；前台必须紧贴业务做好差异化；前台的定位要考虑到竞争环境、目标客群、业务成长阶段、运营人员能力、人才供给、监管环境等因素；前台要有自己的技术内容、定制流程、流程对接和个性化数据应用。中台服务整个集团，目标往往是降低成本、加强管控，或者是扩大规模优势；中台的定位在以集团利益最大化的前提下最大化服务前台业务的需求；中台有自己的技术实现、研发流程和数据标准。后台没有业务语义的基本计算能力。
第三，降低试错成本。数据中台具有快速排列、组合服务的能力，可以以较小的成本投入构建新的前端业务，即使失败，企业的损失也很小。
中台确实是现在最受欢迎的热词，来自蚂蚁提出的大中台、小前台，蚂蚁通过多年的不懈努力，在业务的催化滋养下，将技术和业务能力沉淀在综合能力平台上，具有对前台业务变化和创新的快速应对能力。现在这个概念扩展到更广泛的领域，业务中心、数据中心、组织中心、技术中心等概念陆续提出，其核心是业务中心和数据中心。
企业大脑管理我们有SaaS层，打破原来的独立烟囱移动到钉子上，使用方便，门户统一，权限统一，API系统统统一，可以快速调用，账户和流程全部通过。我们抽出PaaS层，全面上台，连接数字组织，发现数据模型的标准统一定义，这个层起着非常重要的作用。
目前，证券行业随着市场竞争的加剧，客户需求高，资本市场监管要求细化，券商在业务发展和管理提升方面面面临的痛点日益增多，以人工智能等金融科技为支撑的智能中心，通过对信息数据的理解和处理能力，可以大大提高证券业的服务效率、服务质量和管理水平，提高企业的核心竞争力。目前，证券公司建设智能中台有明显需求的应用领域主要有以下几个
中台相对于前台和后台。前台需要满足前端客户的多样化需求，讲求快速创新迭代；后台储存了复杂的数据资源，是企业运营的基石，需要稳定运转。前台和后台的关系就像两个不同转速的齿轮，中台的存在就像前台和后台之间追加的变速齿轮，为前台和后台搭桥，匹配速度。另一方面，将已经膨胀的前台系统稳定的通用业务能力沉淀在中台阶层，为前台减肥，恢复前台的应对能力，另一方面，将后台频繁变化的业务能力抽象地整合到前台可再利用、可共享的核心能力，打破烟囱式、项目制系统之间的综合和合作障碍
数字化之所以需要中台，是因为中台与第一线的天然结合。既然是两个组织，结合就有障碍。谁应该更主动结合呢？我认为应该是中台的数据分析师。
因此，建设银行也在数据中心进行了一步。其着陆总结为5U(U是统一的意思)，包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图、统一的数据规范和统一的数据管理。