基于16台物理机构构建的河北银行整个数据平台，GBase 8a承担了所有结构化数据的存储和计算任务，实现了数据提取工具的无缝对接，保证了原系统的所有功能替代。同时，与上层应用厂商合作，顺利完成业务迁移任务。GBase 8a对数据进行加工和处理，为高价值数据的生产提供可靠稳定的保证。依靠GBase 8a本身的特点与现有的Hadoop系统无缝连接，承载着全行数据模型的标记和统一的数据集成，形成了各个数据层的数据组织和模型。新一代数据平台与数据湖有效融合，基于两套数据生态，合理分层数据，形成完整的数据采集、管理、存储和使用全过程管理系统。
2023年9月29日，2023年第三届中国绿道运动生活嘉年华在成都东安湖畔重磅开幕。邀请全民参加活动，四大城市自主IP赛事创造亲子家庭活力时光，增加“体育” “潮玩集市等假日户外运动新场景，打造成都后大运时代全民运动新高潮。根据东安湖国际旅游度假区提供的数据，大运会场馆双节系列惠民活动吸引了数万人进入成都大运会博物馆，渗透大运会文化，重温大运会之旅。
在大模型时代，所有软件都需要升级或重构，数据中心也不例外。因此，本节讨论了基于大型模型和智能身体技术，大型模型如何帮助数据中心进化，数据中心的数据将继续流入大型模型进行反馈和优化。两者相辅相成，不断进化，最终建立一个强大的中心和台湾大脑。根据深度，两者的协同进化分为三个层次： 基于数据增强的智能中台引擎和存储计算的数据中台AI开发助手、变更升级。
在第二层次，大语言模型将基于人工智能智能技术作为大脑，数据平台作为工具，同时将现有数据告知大模型，使大模型和数据平台通过不断交互，结合人类反馈学习的过程，最终构建智能数据平台引擎。例如，让大型模型结合数据平台沉淀元数据、操作代码和操作日志微调专用Text2Code工具，当大型模型输出代码显示给用户时，人类反馈或操作，操作错误信息也可以反馈给大型模型生成新的改进代码。此外，还可以在数据分类、运营调度、资源优化、中台知识库RAG等方面进行更深入的探索和应用。
2024年，人工智能智能体仍将是快速发展的一年，并将作为连接数据平台和大型模型的桥梁，使大型模型能够帮助数据平台真正实现人工智能，构建企业智能的新未来。
构建企业数据图谱后，业务人员可以利用大型智能Text2SQL技术用自然语言创建数据监控规则。目前，大型模型的代码生成能力也足够强，因此除了SQL方法外，还可以生成集成机器学习、自然语言处理、深度学习等算法的智能规则。随着沉淀在企业数据中的数据和规则的不断增加，以及运行过程中的人类操作反馈，数据中心将这些数据提供给大型模型。通过学习，大型模型可以在对数据和规则的深入理解的基础上独立构建监控规则，大大提高企业数据建设的效率。随着时间的推移，数据中心与大模型交互的持续沟通可以帮助企业决策者做出智能和独立的决策，成为真正的企业智能大脑。
基于大模型驱动的数据平台可以使人工智能和数据平民化。因此，本节讨论了如何以“了解数据”的业务人员为主导，在新技术变革下构建企业数据地图和智能大脑，可以大大加快企业数据建设进程，提高企业智能化水平。
利用数据分析和挖掘技术，内容平台可以对内容的生产、分发和运营进行精细的管理和决策。通过对用户行为和反馈数据的分析，内容平台可以及时发现问题，优化策略，提高运营效率和效果。
DataOps，全称数据操作和维护，是一种面向流程的自动化方法，主要由分析和数据团队使用，旨在提高数据分析的质量，缩短数据分析的周期。Dataops对企业从数据中获取真实价值、实现数字操作和构建数据平台非常重要。
一般来说，内容平台主要关注企业的内容制作和交付，帮助企业有效地管理和发布内容；数据平台主要关注内部数据的整合和共享，帮助企业更好地利用数据进行分析和决策。