从市场环境来看，数据中台外表现为偏定制化的解决方案，涉及应用领域、独占生产环节，面向全行业、全领域的共同中台产品困难，企业对数据中台的认知依赖于市场内正确信息的传达和头部企业的成功案例的示范。总的来说，认知和普及仍然是数据中台应用的挑战，需要供应商和企业长期合作解决。
亚信科学技术的优势之一是利用自己在通信行业积累的数据中台能力，从数据的收集、加工到管理，以及面向交通安全、信用管理等应用场景的数据模型的构筑，应该说亚信科学技术是擅长的。我相信未来的交通一体化平台在业界也发挥着越来越重要的主导和监督作用。
致远分析云，为企业大数据分析提供整体解决方案，基于数据仓库/HDFS技术构建数据中台，整合企业内部和外部数据，保证数据的安全性和稳定性的同时，也保证了数据的全面性和准确性。
数据中心建设的主要目的是解决企业在数字转型过程中遇到的数据统一、数据开发效率低、数据开发合作交流过程冗长的问题。
对于数字化转型升级中的金融机构而言，数据中台是实现全渠道、全链路的敏捷业务能力的有效方案。根据数据治理的需求，落地全生命周期的标准管理流程，帮助企业实现内部部门连接和终端客户连接，实现跨部门、多业务系统数据的统一管理，提高数据质量，形成数据管理的工作环境，提供数据服务，更快地应对政策、规则、需求的变化。
上述蚂蚁抛弃中台说有点武断，蚂蚁云社长张建锋在接受采访时说:未来打下深厚的基础，打下厚厚的中台，加强生态。腾讯技术中台策略一直走稳。百度将中台拓展到AI领域。美团被曝正在打通大众点评、摩拜等各业务间的数据，构建数据中台。
如上图所示，其实在上篇文章中，就已经说清楚数据中台是什么了。在数据层面进行多条业务线的服务合并、标准化、统一化，统一抽象，这就是数据中台。每个架构都是要解决特定的问题的，数据中台解决的核心问题就是全局统一，全局标准，全局打通。
可以理解:通过元数据管理，完善数据资产描述。同时，在数据资产建设过程中，重视数据资产业务意义的提取，组织数据加工和大人可以理解的无歧义的数据资产。具体来说，数据中心需要标签数据资产。标签是针对业务角度的数据组织方式。
数据中心实现了数据通信，保障了数据分析师后续的数据分析任务。即使某个业务模块的数据发生变动，数据分析师只要进行相应的微调，就能保证分析结果的正确性，不会影响最终的分析效果。
财务数字化呈现一些特点。首先，近几年的财务共享建设浪潮，不仅仅局限于超大型企业集团，更多的中大型集团将建立财务共享中心作为企业财务数字化建设的重要内容。集约化、规范化、规范化的财务共享体系为管理会计体系建设奠定了良好的基础。其次，中台概念从2019年火遍大江南北。特别是数据中心的概念被普遍接受，通过数据中心的建设，推进了管理会计系统的建设，为企业的经营管理提供了更好的服务。第三，人工智能、数据智能备受关注，各类应用火爆。