具体来说，在实际业务场景中，首先帮助客户构建最佳体验的文档管理体系，实现文档知识化和文档资产化，进一步将中台能力赋予业务流程，提高业务流程效率，最后建立现代化、智能化的知识创新体系，帮助组织千人千面、个性化、智能化的知识中心
智能中台是中国移动实行中央推进管理体系和管理能力现代化决策配置的重要抓手，是发挥数据、技术要素作用的有效手段，是数字智能转型升级、价值经营的重要基础设施。
以上举例，不仅有部门间相似产品的重复建设，还有OCR识别产品、文本比较产品等AI能力的重复建设，如OCR、知识图像。对于这个问题，可以通过类似于数据中心的方式建立私化的AI中心，以标准化、可再利用性实现业务的敏捷化、智能化。目前，人工智能制造商基本上采用特定特定场景的特定产品。虽然产品很好，但仍然存在人工智能能能力重复建设的问题。因此，人工智能中心也可以解除标准产品的耦合，只保留核心能力，从而排列能力来适应不同的业务场景。
重视私有域数据运营，私有域数据中枢为私有域数据智化提供中台数据支持。消费、交流等多源数据收集总结的招募、分裂、用户、转换、接触等多个数据分析，可视化的私有域运营工具在屏幕上掌握了私有域的全局。
数据湖可以认为是一个特殊的数据平台点是迅速探索数据创造价值，为了灵活地抛弃数据仓库的预先建模，暴露出直接的原始数据，不能沉淀共同的能力，数据湖实际上比一般的数据平台差一点
各种问题与许多企业面临的数据建设问题基本一致，这里不一一列举。原有的各业务线建立自己的数据团队是为了更好的服务于自己的业务线，但从集团的角度来看需要更多的业务联动、创新联动、引流联动数据的打通势在必行。所以集团开始规划从资源等各方面进行整合建设，一般的数据平台到数据中台有两种合并方式：
随着互联网大数据分析的发展，数据中心的概念被提出，采用数据层次和水平结合，从前台剥离数据运营和产品能力，建立独立的数据中心，解决烟囱式数据架构体系的问题。本文针对电力调度自动化系统，根据数据中台的理念，提出了电力调度自动化系统运行数据中台的建设方法。
重视私有域数据运营，私有域数据中枢为私有域数据智化提供中台数据支持。消费、交流等多源数据收集总结的招募、分裂、用户、转换、接触等多个数据分析，可视化的私有域运营工具在屏幕上掌握了私有域的全局。
登陆更多的应用场景，非结构化数据中的台湾有行业化的倾向。构建非结构化数据中台的DevOps能力、低代码能力，应对复杂多变的业务场景已成为大势所趋。随着数据来源、应用场景的多样化发展，非结构化数据中台与5G、人工智能、物联网等新兴技术的深度融合将成为发展趋势。
最后，数据中台的应用不能纸上谈兵，用友始终坚持理论与实践相结合，从前期顾问咨询到平台和解决方案的交付和落地，再到后续的持续运营，为用户提供完整的服务和支持，通过制造、零售等众多行业的成功实践，总结了切实有效的数据中台落地方法论和参考实践途径。