(二)产业数联，构建强大的数据中心。工业数联是基于数据价值的工业价值网络的变化。资产数字化带来了客户需求、技术研发、商业模式、资产管理等方面的变化，导致了价值网络的变化。在新价值网络的基础上，企业内外的连接、协调和组织方式发生了根本性的变化，导致了产业数字联盟的发展。产业数联往往首先发生在产业链的局部，然后逐渐延伸到整个产业链。这就要求企业建立一个强大的中间平台，整合内外数据，形成企业的核心竞争力。
2)技术平台，包括数据平台、人工智能平台、隐私计算，利用区块链技术、云平台等保证数据清洗脱敏后成为安全数据。
一是制定基于数据资产积累的发展战略。通过数据中心平台的建设，尽快实现核心能力的数字化和基于核心竞争力的数据资产积累，构建基于数据的自动增长飞轮。
统一的数据访问和存储：来自不同来源的数据集中存储，包括各种业务系统、外部数据源等。这不仅可以统一管理数据，而且可以确保数据的一致性和完整性。
Dataphin数据建设与治理一体化平台(以下简称Dataphin一体化平台)作为经过多年经验积累的数据平台解决方案，不仅深度整合了数据平台的核心方法论和工具化，还提供了一系列帮助企业实现数据综合治理和有效利用的功能。该方案涵盖了数据建设、治理、消费和流通的全方位能力。对于企业来说，这意味着数据的全生命周期管理可以在统一的系统中实现。
提供数据服务：数据平台不仅存储和处理数据，还提供数据查询、分析、挖掘等一系列数据服务，帮助企业更好地利用数据。
11月27日，浙江交通技术学院数据平台系统建设与数据治理项目（以下简称数据平台）建设研讨会在培英楼智能教室举行。学校领导、职能部门负责人、办公室职员、校外专家出席了会议。
物思科技多年来一直深入从事高校数据治理业务。通过“易码云数据平台”和“易码云业务平台”的能力，完成系统数据对接、数据导入、数据在线填写等多种智能采集模式，解决高校数据采集问题。
为确保报告数据正确，按照“先确认再推”的原则，利用“易码云零代码”平台进行多轮确认数据。确认后，领导部门最终通过“数据中心平台”进行推送操作。推送后，利用“数据中心平台”能力监控报告API接口调用的成功、失败记录和推送。
标准化数据处理：通过标准化处理过程，数据中心平台可以清理、整合和转换不同格式和结构的数据，使其被不同的业务应用程序使用。
陈培指出，当前热门通用大模型的前提是所有数据都必须处理，形成数据平台，形成统一的数据字典、词典和统一的表，表是语法构建，然后进行训练、发现差距、修改，经过一段时间的训练，形成大模型。
归根结底，Fine 以BI为代表的BI只是前一段的展示层，很难与数据仓库和数据市场整合，迫使企业在数据中间阶段增加投资，提前完成各种中间表、聚合表和逻辑视图ETL，这进一步加剧了系统的脆弱性，使数据的一致性、准确性和完整性成为一个巨大的挑战。