借助2C交易的数据中心平台能力，在业务策略上进行方案设计，实现全渠道交易流的整合、智能补充、源搜索和一盘商品，支持渠道物流改革业务的实施 供需平衡各功能模块拉通困难，one plan 着陆相对较弱。借助平台销售数据的经验和能力，可以提高需求预测的准确性，更有效地实现需求计划的一致性 线下场地，首先要解决数字化问题和商流货权问题(一盘货)。核心是利益机制，降低成本 线上线下消费电子商品是行业趋势，意味着新的零售供应链和商业模式需要进一步结合 从平台回归业务的角度来看，2C交易是一种行业趋势。对于供应链，承担的是链接物流的联动方案，探索供应链的后端价值
在数据管理方面，DLink统一元数据管理功能支持用户以逻辑湖的形式连接数据岛，统一数据语义，实现统一数据管理。
支持多种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化。数据可以直接存储在数据湖中，支持各种数据输入源对接，提供方便的数据访问和数据消费渠道。
数据湖是指将结构化数据和非结构化数据以原始形式存储在一起，不需要提前设计和预处理特定的模式。数据湖的优点是可以更快地接受各种类型和格式的数据，并为后续的数据分析和处理提供更大的灵活性和可扩展性。数据仓库是指根据特定模式对数据进行转换和组织，以便于数据分析和查询。数据仓库的优点是可以提供更高效的数据检索和分析能力，但对数据的结构和格式要求相对较高。
目前，数据平台已逐步发展到湖泊仓库一体化阶段。数据湖将结构化数据和非结构化数据集中在大型数据湖中，以适应多样化和快速增长的数据。数据仓库与数据湖的整合，使企业能够更好地实现数据的探索、挖掘和分析。
数据访问策略： 定义清晰的数据访问策略，包括数据源识别、连接方式、频率等。确保数据湖能够接受来自多个来源的数据。
具有多种异构数据的统一存储和管理能力。制造商提供的大数据平台的底部应基于数据湖和湖泊仓库的集成架构，支持结构化、时间顺序、文档、图像和其他多模式数据的自动冷热分级存储，支持统一元数据管理和统一语义，通过统一存储或数据虚拟化，支持全球数据的统一分析。
大数据平台是基于数据湖、湖仓库集成架构的数据平台，提供数据存储计算、数据集成、数据开发、数据处理、运营管理、数据分析、数据共享和服务，支持各种结构化和非结构化数据的处理，以及BI、数据科学、AI/ML、实时分析等数据应用场景，帮助企业以低成本获得自助、可按需的数据平台服务，并实现跨组织数据的安全共享和消费。
基于对象存储 OSS 构建的数据湖可以连接多种数据输入模式，存储任何规模的结构化、半结构化和非结构化数据，打破数据湖岛。无缝连接各种数据分析产品，存储在存储对象中 OSS 数据直接进行大数据分析，洞察业务价值。同时，数据湖通过数据全生命周期管理，提供多种存储类型的冷热分层转换能力，优化存储成本。