数据中心是前端数据应用和后端数据源之间的中间层，为快速创新反复的前端应用和相对缓慢变化的后端系统提供适应，实现前端多业务服务线的灵活性。金融机构建设数据中心，一方面灵活快速支持前端变化的业务需求，另一方面解决数据管理问题，挖掘数据资产价值，更好地发挥第一线业务。
李通强调，元年科技的产品不仅仅是孤立的预算、并购、分享等产品功能，更是业务中台数据中台的大平台，外链客户供应商和税务机关，内部通过ERP系统实时进行预测、成本分配等大量计算，为管理者生成更实时、更准确的管理报告，可以关联原始的业务流程和数据。
百度智能云架构迎来更新，更好支持新战略！百度智能云新结构分为百度大脑、基础层、感知层、认知层和安全三层，是百度核心技术引擎的中间层是平台，包括通用的基础云平台、AI中间层、知识中间层、场景中间层、多媒体平台、云原始开发平台、物联网、块链等在新的架构下，百度智能云的云业务已经不再局限于云计算范畴，基础的云计算将AI中台、知识中台、大数据等结合起来，使AI起到抓手的作用，更快更好地发挥驱动力，加快产业智能化升级。
数据中台诞生的初衷是解决组织膨胀引起的效率下降问题。对于大型公司来说，具体业务的开展需要技术、产品、市场等各个方面的支持，这些基础支持工作有很大的重复。部门内部和部门之间的协调需要很多劳力，不仅信息不能共享，资源也会被浪费。
其次是数据结构分析，这里展示了一部分财务中台业务领域的领域模型图，其抽象水平是业务子领域水平，各虚线框代表业务子领域，业务子领域之间有上下游关系，业务子领域内部是领域模型和模型之间的关系，包括一个一个的聚合
为了避免行业应用平台和IT中的数据泄露篡改，保障数据的机密性、完整性和可用性，可以部署数据安全措施，如数据加密存储、数据匿名处理、数据安全删除、数据定期备份等。
有些人肯定会想，没有什么不适合数据台的说法，更多的是数据台的做法，能否达到预期的效果、价值，提高数据的运用场景，这个想法是正确的，也是数据台的根本，但是从是否适合数据台的角度来看，这是另一个看法
【a】:首先是蜘蛛点商业网络服务有限公司的商业技术中心，主要负责蜘蛛点数字供应链服务的大平台、蜘蛛点订单平台、蜘蛛点生活平台、蜘蛛点OA办公平台、蜘蛛点WMS系统、蜘蛛点大宗商品采购交易系统、蜘蛛点大数据系统、蜘蛛点收银系统、蜘蛛点财务分析系统、蜘蛛点微型商业街系统的建设和数据的相互通信工作，同时为以上业务平台和系统提供了技术中心、业务中心和数据中心
数据湖的建设过程必须与业务紧密结合，但数据湖的建设过程必须与传统的数据仓库、热门的数据中心不同。不同之处在于，数据湖应该以更加敏捷的方式构筑。为了更好地了解数据湖建设的敏捷性，让我们先看看传统数字仓库的建设过程。行业对传统数仓的构建提出了自下而上和自上而下两种模式，分别由Inmon和KimBall两大牛提出。具体的过程不详细。否则，可以写几百页。这里只简单说明基本思想。