通过这个“数据中台” vs. “数据仓库”的高峰决斗见证了数据管理领域的巨大变化。数据中心平台的灵活性、实时性、治理性和授权业务部门使其成为数字时代数据管理的明天之星。随着企业逐渐认识到数据中心平台的价值，这一变化将为业务创新和发展带来更广阔的前景。
数据中台： 数据中心平台的目标是实现跨部门协调运行，构建统一的数据生态系统，整合各种数据应用系统，促进不同业务部门之间的协调工作。
此外，郑久舟还介绍了汉辉制药在RPA自动化、数据中心、BI可视化、零代码OA等数字工具中的选择和应用，以及这些工具在销售预测、生产安排效率提高、经销商管理等方面的具体应用。郑久舟共享的数字实践不仅展示了汉辉制药如何利用技术手段优化业务流程，而且突出了面对市场变化和业务需求，如何有效利用数字资源进行快速响应和调整。
数据中台： 以数据治理为核心理念，通过建立统一的数据标准和规范，加强对数据质量和安全性的管理。
在数字时代，数据管理已成为企业成功的关键。传统的数据仓库曾经是数据管理的主导工具，但随着技术的发展，数据中心出现了，引领了一场革命。让我们深入研究数据中心与传统数据仓库的关键区别，揭示创新数据管理的高峰决斗。
虽然数据可视化工具可以帮助用户直观地呈现数据，但如果数据没有得到很好的管理和处理，就无法产生准确可靠的可视化结果。此外，仅仅依靠数据可视化工具无法解决数据管理和合作的问题，这需要数据中心的支持。
特别值得一提的是，最近反复问了一个问题：数据处理/分析平台和 AI 平台是集成的还是分裂的？回顾历史，搜索需求推动了大数据平台的诞生和发展（数据平台的第二次革命），但搜索平台和数据平台始终是一体的。以阿里巴巴为例，阿里巴巴的所有数据（包括搜索/推荐日志）都被汇总到数据中心平台进行统一处理。搜索推荐业务是数据平台业务的一个分支，成长在数据平台上，其数据处理、搜索/推荐算法也在数据平台上运行。只有在线服务部分(索引召回、排序)与在线服务相结合。因此，我们可以通过类比传统的搜索平台来回答上述问题 AI 平台自下而上是一体的，上层应用只有不同的差异。
航空母舰是品牌总部的支持。大数据指挥系统，包括业务中心和数据中心，支持每家门店实施“海、陆、空”联合作战。例如，对于商店的私有域运营，我们应该给他们一个自己的小程序购物中心，他们可以独立运营商品、会员和订单。虽然小程序的背景与总部的中心平台相连，但似乎如果商店独立运营，它将充分调动零售终端的热情和主动性。