数据编织是一种设计理念，旨在解决多系统建设中的数据孤岛问题，降低数据集成成本和使用难度。数据中间平台是一套使用数据的机制，包括文化、技术、操作机制等方面，两者可以相互学习。在落地过程中，数据中台可以借鉴数据编织的架构思想，而数据编织也可以借鉴数据中台的运行机制，两者相辅相成。
在圆桌论坛上，数兰科技联合创始人傅登坡、数兰科技联合创始人姜敏、数兰科技数据智能首席科学家赵东辉就“企业为什么需要数据中心”进行了讨论、“为什么部分企业的数据中台建设没有达到预期效果”、讲述了“数据中台未来将何去何从”等话题，现场精彩纷呈。
建设数据中心平台是一个不断优化的过程，需要不断的战略调整和组织结构的优化。避免施工进度受绩效压力的影响，保持技术部门与业务部门的合作，避免频繁的组织变化带来的不利影响。
新书《数据中心平台:让数据使用第二版》的出版，无疑是中国数据中心平台领域的又一次有力推动，也体现了数兰科技作为行业领导者不断引领创新的决心。
数据反馈：数据反馈也是一个重要的需求来源，特别是随着数据平台的建设和发展，它将成为未来的主要需求来源之一。通过数据挖掘行为数据、用户信息数据和交易数据，可以进一步挖掘用户需求，并将数据应用于产品着陆。
百度交易中心集订单、支付、履约、结算等交易能力于一体。随着越来越多的业务方进入，交易场景也越来越多样化，包括主要交易、现场交易、宿主交易、多账户交易等。多元化的交易场景带来了复杂的结算流程。交易结算的及时性和准确性需要稳定可靠的交易数据流来保证。百度交易中心的对账系统将不断完善和升级。在保证交易数据流稳定的前提下，输出给业务方稳定可靠的交易对账背景，帮助业务可持续发展。
其次，通过自然资源和保险金融行业的实际案例，分析政府和企业在时空数据平台建设过程中面临的挑战和相应的解决方案，实现时空平台带来的组织数字升级价值，支持组织可持续发展的长期潜力。
随着智能技术的进步，数据平台将大大提高自动化水平，利用自然语言处理等智能交互手段降低数据使用门槛，将倾向于与业务深度整合和智能普及，依靠智能技术降低使用门槛，使业务人员能够方便地挖掘数据价值，广泛服务于企业，实现数据与业务的无缝连接和个性化响应。
在数据中心2.0的数据应用系统建设中，数据应用架构按照分层架构的理念分为三个层次：数据资源层、应用引擎层和应用交互层，如图所示：
成熟阶段:在这个阶段，企业的每一项业务都发展了很长时间，对数据的需求非常强烈。但由于业务的快速发展，数据业务化难以发展，各部门之间的数据获取和营销活动难以发展。此时，中台的可视化报表平台已成为解决方案。可视化报表平台应具有平台、业务和快速响应的特点。通过统一的平台查看报告，满足各业务线的数据需求，快速构建报告和数据分析，支持业务数据，支持业务独立的数据分析。
在实现如此大规模的自然灾害预测和预警的背后，有超过2万亿个地理遥感、灾害、气象和保险数据的时空数据平台，拥有数值模拟、机器学习、卫星遥感监测等创新技术。数字简化承担了气象和卫星遥感相关平台的协调建设，最大的挑战不仅是携带大量的多源数据存储和云共享应用，更需要持续的卫星遥感和气象时空数据快速专业自动化处理生产，与数千万政策业务数据相关和空间计算，在各种灾害步骤实现10亿二次比较和平行计算之前，相关业务人员通过信息自动化温馨提醒客户发送预警信息。