数据中心可以为管理决策层提供全局、多维的报告来反映各业务线的状况。例如，告诉管理决策层哪个广告渠道的转化率最高，迅速提供可视化报告书。除了传统的业务报表外，数据中台还可以利用全局数据整合能力提供超越传统数据仓库的智能化和全局商业洞见。例如，在整合了用户行为、销售管理和供应链数据后，数据中心可以提供类似于某个地区的供应链问题导致用户活动显著下降的自动报警功能。这种功能在传统的商业报告中很难提前定义或自动发现。还有一个例子是，企业决策部门经常需要判断现有系统是否能够支持以及能够多快地支持某个产品，这时，数据中台提供的数据能力全景视图是非常关键的。
实现智能营销，首先是在用户数据基础上实现多渠道、多系统数据的汇总融合，构建统一的账户体系。数据平台与AI平台深度融合，对营销数据构建多样化的AI算法模型，探索智能营销应用。结合业务场景细分业务中心能力，提高营销效率，提高用户粘性，降低用户流失率，培养忠实用户。
N数据中台也需要使用AI中台的智能化能力，使数据的使用更加平民化和智能化。例如，加强型BI分析:通用的自然语言交互方式，通过降低BI使用门槛的AI分析提出参加建议，帮助普通用户在没有数据专家的情况下有效访问数据的加强型数据管理:利用机器学习管理数据，包括数据质量、元数据管理
西北油田在数据中台建设过程中，在创造性地提出盘、规、治、融、用的数据中台构建五步法，统一业务数据口径，加强业务流程和系统贯通，巩固业务数据基础，利用数据中台整合共享业务数据，业务部门和财务部门使用一把尺子
数据中心的概念现在不知道，但很多管理者和开发者对数据中心是如何工作的，只有模糊的概念。本节从互联网企业的角度来看，数据中台如何给各部门带来能力。
在这次研讨会上，首先杜俊处长讨论的核心意义是随着数据中台建设的深入，技术和观念发生了变化，我们作为数据中台建设者，必须了解员工对数据中台建设的认识，随着技术的变化，通过阅读启示，指导我们的实际建设工作。之后，徐安瀑布抛砖引玉首先带来了云原生数据中心台:结构、方法论与实践、数字转型基础方法论的核心内容总结共享。最后针对每块内容，开展开放式研讨，大家集思广益，观点碰撞，探讨数据中台的建设思路和未来的发展方向，提出自己个性化的意见。
(6)技术中心。技术中心为业务应用、业务中心、数据中心、人工智能中心提供统一的技术结构，包括业务运行状态管理和相关中心业务的生命周期管理、统一业务开发流程和服务管理能力、统一技术部件和日志管理、中间部件管理、统一不同业务结构之间的调用方式
数据中心的系统建设不是一蹴而就的单一项目，而是上下联动、持续管理的提高。天津农商银行以控制、准、快、轻为纲领，以业务战略目标和数据资产价值实现为导向，从实时数据服务体系建设、数据安全合规保护、内外数据采集渠道扩大、智能数据分析、数据资产价值定量化等方面进行持续创新优化
引用董超华《数据中台实战》一书的重要论点——构筑数据中台的最终目标是帮助企业实现数据智能。那么，什么是数据智能？数据智能是指基于大数据引擎，通过大型机器学习和深入学习等技术，处理、分析和挖掘大量数据，提取数据中包含的有价值的信息和知识，使数据具有智能，建立模型寻求现有问题的解决方案，实现预测等。
一个企业之所以决定建设数据中心，是因为业务部门需要这些能力，现有的数据系统不能提供快速高效的支持。因此，我们应该在数据中心建设之初明确定义所需的业务能力和应用场景，以便有针对性地测量数据中心建设的效果。
数舰来说，第一层是业务中心和数据中心，云移动技术约70个中心项目的业务中心商业能力和数据模型能力，这些能力可以直接服务会员、市场营销、交易和服务全链接，最下面是i-DETech技术平台，提供研发服务体系
研究内容为基于数据中台，围绕可视化、动态流程的数据开放服务平台在智慧校园个性化应用生态的构建。其服务不仅包含传统API方式与应用厂商的互联互通，还包含以多种在线浏览、离线文档、主动被动推送等方式直接面向师生用户的“数据即服务”场景构建，实现显性的数据治理成果转化。