他建议，企业数据保护实践必须依靠信息安全的系统管理，成为以核心数据安全风险为焦点的扁平化管理的安全中心，为安全数据化和运营服务提供基础和抓手，适应复杂的合规性要求推进自动化能力。
以下不同行业的数据资产实施实践，分别从建设策略、实施难点、实施优点、适用对象等4个维度出发，对应整体规划模式、业务分析集市模式、数据平台模式（DW/大数据平台/数据中台）、大型生产系统开发建设模式、老旧系统升级改造模式、主数据建设模式、数据资源目录模式等不同模式的实施需求进行分析，作为建设路径的参照参考。
抽丝剥茧，将用友iuap数据中台单独拿出来分析，它目前可以提供近百种数据源的数据连接及采集能力，基于批处理和流式数据处理一体化的数据架构，内置报表、图表、预测、决策、自助式分析、图谱分析、机器学习算法等丰富的功能，具有全局智能化的数据管理能力，可助力企业实现业务数据化、数据业务化和数据智能化。
我读了很多关于数据中台区别的文章，写了一些文章。总的来说，我觉得我抓不到最本质的东西。每个人似乎都在寻找相关的关系，但很难找到因果关系，因为阿里在提交数据中台时给出了一个广泛的定义，例如:
目前，企业财务一体化建设的方式是构建中台系统，将不同的业务单元和财务单元结构在同一中台以上。各业务单元相对独立，通过中台底层相互解开耦合。这样可以保证业务单元最大化的灵活性，快速满足业务变现的需求。而财务规则被抽离到了财务单元进行集中管理。由于财务单元对所有业务系统的数据都进行了校验、转换和整合，因此财务核算系统和经营分析系统将得到统一、准确的数据，加快财务核算和分析的速度。
总体来看,网筑集团希望通过综合而专业的供应链服务,帮助产业链路中间上游核心企业更好地打造自身的数字化营销中台;帮助下游小微企业获得更好的资源、更优的利益,最终实现产业链全流程的数据可视化,帮助上下游降本增效,规避风险。
据数据中心团队介绍，现在很多顾客对打工跳跃内部数据驱动的理念和实践感兴趣。只是现阶段，数据中台需要进一步加快最佳实践的产品化，满足客户差异化诉求。
为了实现数据整合和高效应用以及指标计算的复杂性，数据中心经常进行多层数据处理。此外，数据处理的逻辑往往只在程序或文档描述中，结构化差、描述不完整、不及时、不准确等情况。但是，数据台支持的应用越来越多，收集的数据也越来越多，加工过程越来越复杂。因此，在数据源路径分析、数据问题跟踪分析方面，工作量大，非常困难。
原因不难得出——字节跳跃的中心台发挥了应用的价值。一是上述BP制度给业务带来了良好的支持。二是面向业务价值构建数据中心台，首先判断业务需求是什么，然后提供轻量化的工具，然后逐构建更多的能力。
冷静思考也不难发现，成果领导的哥哥永远是棒法，而不是棒本身，而是想享受数据中的武器带来的普惠，企业应该怎么做也值得深思。