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因此，数据台的设计必须遵循一定的原则。否则，数据台的作用就无法表现出来，将数据台系统建设为数据仓库系统和报告系统。

领域服务包括提供领域数据对象的数据类服务，也包括提供业务逻辑和规则处理的业务类服务，这些都是领域服务能力，核心是满足服务粗粒度的要求。前期中台构建时，数据类服务比较容易构建，但业务类服务本身很难。因为遗留系统实现的业务处理规则和逻辑在代码中，所以在数据库适配模式中容易遗漏现有的业务规则(简而言之，需要详细分析现有的系统逻辑层代码并重写)。

蚂蚁提出了中台的概念，对于网络企业来说，有必要不断根据市场需求调整自己的业务，同时迅速提出各种新的业务类型，类似于我们经常看到的收藏、旅游、团购、花歌等各种业务类型。这些业务类型往往需要相应的业务应用程序来支持，但这些应用程序本身是基于企业现有的大用户群基础数据和电子商务平台。

此外，此次沙龙还分享了许多金蝶技术专家，从中台在企业内部应用的角度来看，以技术中台、数据中台、业务中台三个维度，进一步挖掘中台在企业内部的影响力。

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作为数字中心双驱动:数据中心台和业务中心台是业界普遍采用的方式。正因为企业不愿意落后的数字化内部驱动力给SAAS带来了企业机会

数据中心不仅需要技术结构的变化，还需要企业整体的业务模式的变化，需要企业在组织结构和资源方面的支持，中心是企业的战略行动，决不是项目组和小团队。

数据中心的崛起代表了企业的数字转型从流程驱动到数据驱动，从数字驱动到智能。DataOps是数据中心和传统企业数据结构的核心差异，是建设数据中心的基础能力。

编辑指导:蚂蚁提出中台概念后，各行各业不断推出中台的应用和执行，着手数据中台的建设。但是，数据中心还没有统一的定义，数据中心是什么，有什么价值，如何建设，各行各业都需要结合实践探索。

渊亭智能交易监测分析平台结合公司数据中台、AI中台和认知中台技术产品，打造全周期、自动化智能交易监测分析平台，涵盖机器学习、知识图谱等技术，挖掘交易中潜在的操纵股价、洗钱等违法行为。平台提供从需求建模到模型结果说明的全部支持，涵盖数据标记、数据探索、建模训练、推理验证、实时监视等功能。平台在保障多数据安全的前提下，支持全量或增量的多源异构交易数据整合、清洗、标准化，如交易量过滤、时间序列处理、空缺值填充等。

所以，其实中台、RPA、低代码、AI、大数据在企业应用时应该相互融合。你有我，我有你。要有全局的战略思维，构建合适的、灵活的组织结构，应对快速变化的挑战。

数据应用数据中心提供多种数据应用形式，包括数据报告、智能数据产品等。将加工后的数据和详细的原子数据统一总结为数据应用程序，为业务提供数据支持。