数据平台是一种以数据为核心的架构和概念，旨在建立一个集中、可控、高效的数据管理平台。通过统一的标准和规范，整合企业内外的各种数据，实现数据的交换和共享。数据平台不是一个简单的数据仓库，而是一种更智能、更灵活的数据管理方法。
恒生电子：恒生数据业务包括基础数据库、数据平台、投资研究、风险合规、数据运营等，帮助金融机构实现“数据资产化、资产应用”的治理目标。
数据平台是指企业在数据管理和利用过程中，通过集成、集成、标准化等手段，有效整合分散在各业务系统中的数据资源，形成统一的数据平台。该平台不仅包括数据的存储和管理，还提供数据的开放、共享和应用，为企业的决策和创新提供强有力的支持。
数据治理问题:数据中心平台的成功离不开严格的数据治理。然而，建立有效的数据治理机制是一个复杂而长期的过程。企业要明确治理目标，建立规范和流程，不断优化。 数据安全风险：随着数据平台的发展，数据的价值也变得更加显著，因此，数据安全问题也变得更加突出。企业需要投入更多的资源和技术手段来应对潜在的数据安全风险。 技术选择与整合：数据中心涉及多种技术与系统，企业在施工过程中需要进行合理的技术选择与系统整合。这就需要考虑企业的实际情况和未来的发展方向。
青木股份：公司创新发展消费者运营服务业务， “数据磨坊”利用自主研发消费者数据中台“数据磨坊” CRM” 以及第三方工具， 协助品牌所有者收集， 整理、 分析和应用消费者数据， 为了实现更精细的消费者洞察， 实现全链接会员营销和运营管理， 从而最大化消费者数据资产对品牌的长期价值。
一家大型交通企业提到，财务部门提供的数据主要满足国有资产监督管理委员会、财政部、中国银行业监督管理委员会等监管部门要求的三个层次的数据，：二是管理者关注或决策所需的数据，如资金数据、业务数据等；三是集团总部或子公司其他部门所需的数据。这些数据分散在企业的各个地方，财务人员需要统计这些数据。目的是统一数据口径，规范数据标准，实现数据高效收集，构建数据中心平台，与各业务系统对接。
通过用户的数据平台和智能平台服务，企业可以更好地管理和利用数据，实现更有效的数据分析和决策支持。同时，用户的智能应用程序可以帮助企业实现更智能的业务流程和客户服务，提高生产力和工作效率。
在工具维度上，在企业级市场深耕多年的用友公司为企业数据治理提供了完整的帮助 PaaS 能力，并提供基于用友iuap数据平台的五层数据服务：显示级，如报告、业务分析等分析级、风险预警等控制级、智能定价等决策级、创新级、产品优化等。通用友iuap平台帮助企业逐步实现数据标准化、标准制度化、制度流程化、流程自动化和可持续运行的目标。随着生成人工智能技术的兴起，大模型技术也可用于数据治理领域，以进一步提高数据治理的质量和效率。