简而言之，这种解决方案针对零售企业经营的关键环节，通过数字化、智能化改造企业的全业务流程，实现企业业务在线化、流程化、数据化，通过企业前端、中端到后端的业务管理，构建企业经营的大数据
这些技术都是财务数字化转型、财务中台化的重要基础设施。没有人工智能就没有财务效率的大幅度提高，没有低代码开发平台，业务人员就无法自助快速修改或构建财务管理应用程序，没有多维存储计算引擎技术，就无法实时模拟千万账户级数据，上层决策者提取决策支持相关数据
数据收集是将各种异构网络、异构数据源的数据收集到数据中心集中存储，是数据中心的核心工具。通过标准化、在线化的数据采集访问工具，基于业务驱动，将数据时效从TT1提高到准时，有效构建面向电力调度生态的调度运营服务的数据基础。
中台如何降低本效率？减少系统重复建设是中台最典型的应用场景。我曾经访问过一家大型房地产企业，光是CRM就有十几套，总部和各分公司都自己上了系统，数据互不联系，每年的系统维护费用就有几百万。
大数据是什么，用什么技术，已经说过了。大数据和数据中心有什么关系？简单来说，大数据强调的是数据量多，而数据中台强调的是数据的集中。这是两个维度的问题，只是集中数据，随着数据量的急剧增加，数据中心的基础技术多采用大数据技术。
非结构化数据中台对文档、图片等 非结构化数据进行汇集，融合人工 智能技术，基于先进的数据架构底 座，对非结构化数据进行整合、治 理、洞察形成数字资产，进而赋能 各行各业应用。
第四，可交付。由于数据跟数据之间关联是隔离的，图谱可以把隔离的数据都连接起来再交付，将这些元数据用最简单的方法交付。在数据中台里，能够把这些数据拿去交付，这是知识图谱可以做到的其中一点。另外一点是在非结构化数据和结构化数据产生连接，这些连接可以让你能够找到隐藏的信息。
首先建立消费者资产中台，汇聚线下导购、公司客服、门店、官网、小程序商城、各电商平台的数据。再把用户的身份标识、行为数据、交互数据、交易数据、订单数据、权益处理的数据、手机设备数据进行整理和分析，形成客户标签、客户视图、客户画像，形成用户数据资产。
以管会视角充分融合各类数据形成的“财务数据中台”，不仅可以实现对前台业务提供“定价决策”“交叉销售”数据支持，还可以充分运用“全面预算”的思想，形成“预算-追踪-考核”的管理闭环，对每一个最细粒度经营单元的“目标牵引”和“绩效激励”进行数据支持，让其奔跑起来；同时还可以对高层决策者的战略决策提供“高时效、细粒度、多维度”的“数据支撑”。
数字化转型知易行难，数据中台的建设并非一蹴而就。受限于企业内部IT现状、数据沉淀等客观原因，企业在数据中台建设的过程中面临诸多问题：缺乏有效的数据模型管理；数据标准落地及执行监测难；数据开发过程多为手工代码，效率低且易出错；数据服务管理存在新服务响应慢、老服务空跑的现象，浪费资源；数据质量多为事后管理，数据治理体系不健全；缺乏数据运营管理监控，以及面向业务的自助数据服务运营策略。投入大，效果慢，很多企业对数据中台的建设信心不足。