数据平台数据系统是域原始数据的标准定义层建模

数据平台中的数据不是简单的积累，各种系统的原始数据积累导致使用成本很高，这些数据只能在一些数据技术基础很好的部门使用，往往会出现不同的名称、不同的口径，导致整个企业数据不能真正使用。数据平台数据系统是域原始数据的标准定义层建模。数据系统建设的最终结果是一个完整、标准化、准确的数据系统，可以方便地支持数据应用

对于大多数企业来说，中国平台可以从产品、营销、客户等角度实现全球闭环分析，实现对业务和运营的洞察和预测，将数据的生产数据转化为持续增值的数据生产力，不断促进企业商业模式的优化和商业创新。中国平台可以说是企业数字化转型的核心引擎，这与数字化转型的成功有关，特别是传统企业进行了大量的信息化建设。回到苏湖看更多

初步建立了二、三维一体化和数据中心平台服务能力建设，完成了中心平台工具能力的验证，完成了城市大脑系统的迁移。具体来说，建立了二、三维一体化三维服务系统，集成了二、三维一体化地图显示、定制、三维分析服务能力；完成了数据集成管理、数据资产管理、数据服务管理、数据任务调度、访问控制模型、数据协同应用等数据中心平台内容，通过最佳地块探索和股票房监控分析验证了行业中心平台的基本支持能力。今后，将继续根据现有结果与城市大脑的基本能力对接，进一步完善建设结果与城市大脑的对接和整合。

陈春华:我曾经在数字化转型的企业研究中发现了一个有趣的现象:那些让数字化转型业务从属于的IT与数字转型业务相对独立的公司相比，部门企业的效果会更差。这也表明，数字转型需要从业务开始，赋予业务权力，而不是建立一个数据平台。

随着2015年阿里中台战略的启动，数据中台的概念正式提出。相信很多人都很熟悉，但是你知道什么是数据中台吗？

最重要的是识别用户、前台和后台是什么，以及如何在这些层之间互动。也就是说，只有识别业务对象和业务活动，形成业务建模，建立良好的业务模型，才能抽象出适用的一般层。这又回到了EA理论上(企业架构)。业务架构需要先抽象，然后根据业务架构设计应用架构、数据架构和技术架构。

资产服务。数据形成资产后，通过数据平台向各部门开放，释放数据价值，发现问题，优化生产环节和流程。为了解决业务部门不愿意开放数据的问题，我们需要建立相关的激励机制，提高业务部门积极合作的意愿，实现更好的协调。数据平台需要具备一些核心能力。首先，数据源负责人应控制数据的质量和价值。其次，数据应用程序应实现从离线到在线，从手动到自动，从个人到协调。最后，实现业务可控性，可以从时间、空间和数据三个维度划分业务趋势的异常。