在数据企业平台系统解决方案中，强调数据价值、数据资产管理、业务主题、业务指标梳理分析、数据分析价值的最终体现，作为决策的支持，即通过各种维度数据比较、多维分析、趋势分析、“数据”价值挖掘、形成公司业务增长、降低成本和效率，提供最终解决方案，创造业务价值。
综上所述，数据平台的产品思维需要统一、标准、分层、共享和价值驱动，以确保产品在整个组织中发挥最大作用，解决业务需求，最大限度地挖掘和利用数据价值。
经过深入讨论和多方研究，我们将数据应用归纳为数据、引擎和交互三个关键要素。通过三个关键要素的合作与组合，数据平台构建了适合不同场景的数据应用，使数据与业务紧密结合。
数据中心平台的起源：数据中心平台不仅仅是由技术变革驱动的，而是一种能够解决企业范围内组织协作问题和资源价值最大化需求的企业战略。
在数字化转型过程中，数据中台的价值日益显现。企业在信息化建设中积累了大量的数据资产。数据中心以科学的方法和技术手段激活和整合这些资产，促进数据与业务的深度整合，有效提高业务效率，推动业务模式的创新。随着数据要素的市场化，数据中心帮助企业实现数据资产化，参与流通交易，带来资产增值和收益增长，对数字化转型和资产增值有着深远的影响。
从2018年开始，雅戈尔就开始进行信息化建设。2019年，雅戈尔与用友合作打造商业平台，整合商品主数据、价格策略、路由规则、全渠道等要素。2020年，雅戈尔与阿里合作推出数据中心，到2021年数据中心建设完成，从“人货场”和产业链等角度推动了基于业务场景的流程整合。2022年，雅戈尔与阿里巴巴的钉子展开了全面的战略合作，将所有应用程序整合到基于钉子的“夸父办公室”平台上，实现了一站式的企业数字化，利用低代码平台，结合企业数字集成的新场景和新需求，实现了快速发展，进入了高质量数字集成发展的快车道，进入了“智能” ”时代。
数据指标系统的建设是数据中心平台建设的重要环节之一。它是业务数据标准化的基础，统一管理各种指标，便于统一修改、共享和维护。一个完整的数据指标系统可以减少重复统计，避免定义模糊和逻辑混乱，提高数据质量，避免数据冗余和资源浪费。
数据中心平台的产品思维是指在构建数据中心平台产品时所需的思维方式和概念。具体来说，数据中心平台的产品思维包括以下几个方面：
