然而，可视化不仅仅是简单地装饰图表，让它看起来更漂亮，也不是显示信息图的“信息”部分。有效的数据可视化需要在形式和功能之间找到微妙的平衡。最简单的图表可能太无聊，无法吸引注意力，也可能表达强烈的观点；最华丽的视觉可能根本无法传达正确的信息或丰富的信息。数据与可视化需要相互配合，将优秀的分析与精彩的故事相结合是一门艺术。
作为中国数据交易的前沿探索者，深圳数据“坚持流通支持”，探索建设以数据交易为中心、数据治理、数据开发和数据交付延伸的全链服务体系，加快统一授权平台、数据应用实验平台建设，依托国际数据空间创新实验室实现第一个商业应用和跨平台隐私计算互联。深数与珠海产融平台的多维合作，将进一步推动双方平台之间的技术融合应用，进而在珠海产融平台现有的技术支撑框架下，推动数据空间、数据安全模型、区块链统一授权追溯、数据信托等技术和模式应用，实现公共数据应用的“多保险”
如今，随着微服务架构和容器技术的推出，一系列基于微服务架构的轻量级API集成组件、数据集成组件、消息集成组件、业务系统链接器等iPaaS平台应运而生。
公众参与不足：由于监测数据缺乏个性化、互动和可视化，往往难以引起公众的关注和兴趣，不能满足公众对空气质量信息的多样化需求，也不能激发公众参与环境保护的热情。例如，根据中国社会科学院（CASS）在2017年发布的《中国城市蓝皮书》中，全国城市居民对空气质量的满意度只有，而获取空气质量信息的满意度只有。
实时大数据分析平台(以下简称PB)-S)，目的是提供数据端到端的实时处理能力(毫秒/秒/分钟延迟)，可以连接多数据源进行实时数据提取，为多数据应用场景提供实时数据消耗。
第四，平台企业大数据收集的必要性与数据使用的违规性存在矛盾。数据要素一直是平台发展的核心基础。在平台创业阶段，平台通过数据采集等技术捕捉生产、采购、消费、浏览等行为记录，利用大数据技术分析其习惯，优化自身服务。在进入新业务领域时，平台还可以利用积累的大量用户数据作为战略资源投资，在新领域获得垄断地位。但平台企业的数据使用可能存在数据垄断、数据泄露等严重违规行为。
数据科学家的概念正在兴起。人们的技能组合正在发生变化，以适应数据驱动的世界。利用数据做出决策，用可视化讲述故事，从数据中探索人物、事件、时间、地点和方法，对专业人士越来越有价值。虽然传统教育通常在创造性讲故事和技术分析之间划出明确的界限，但今天的专业世界也关注那些可以两者兼而有之的人：数据可视化需要在分析和可视化讲故事之间取得平衡。
数字金融服务平台：打造“数字技术金融解决方案”，连接需求场景和资本供应商，为上下游客户提供全线、纯信用、低成本、高额度、长周期、深度融合的金融产品和服务。
随着人工智能技术与智能计算中心和云服务的深度融合，云服务智能不断升级，使数千个行业成为人工智能大模型研发和迭代的必要条件。中国电信集团大数据与人工智能中心人工智能研发中心副总经理李永祥在主题演讲《智算起航，构建人工智能发展新格局》中表示，没有人工智能就没有云，只有云才有大模型。他强调，中国电信将通过自主研究核心算法，构建高效算能，锤炼数据治理，构建平台赋能，构建人工智能发展新格局。
然而，随着数据源的扩大，如何解决人工智能模型培训数据中的版权问题已成为人们关注的焦点。即使是所谓的“开源”数据库也并不意味着在版权层面上没有合规问题。目前，各种开源平台往往通过开放数据共享、社区数据许可协议等协议来规范签名权、继承权、利润权、解释权等权益。