这些功能进入智能数据建模平台产品，从实践中，主要分为两部分，一是积极建模，相对清晰，基于维度建模的理论基础，从数据仓库规划、业务域定义、数据域和业务域过程定义、数据标准定义、维度建模、原子和衍生指标定义、模型发布七个步骤。
现阶段，公司在各环节优化的基础上，推进统一平台建设，推进操作标准化，开放系统，实现系统数据的统一聚合。具体来说，所有中间平台都在推进统一平台的建设。
曾在壳牌、腾讯、百度等互联网公司工作，研发，转向数据产品，具有多年的大数据产品和研发经验，数据平台或大型组织水平数据内容产品和数据管理方向有丰富的经验，多次获得组织认可，目前在大型互联网公司工作，负责电力业务侧内容数据产品建设。
到2022年，我们过去谈论信息、数字、数据、信息，企业往往通过软件技术可以提高效率，如ERP，更隐藏在业务运行系统后，数字，业务不是纯线下，无论是消费者互联网还是工业互联网，前台更面向客户接触和体验流程数字应用，也实现了网络，这些数据可以互联互通，后台更多的是企业业务中台(链路环节)的综合数字应用。
然而，数据中心平台并不等于大数据平台，数据中心平台的核心工作也不足以收集企业的所有数据进行总结。 数据中心的使命是利用大数据技术和整体规划来管理企业的数据资产，使数据用户能够随时随地获取可靠的数据。因此，一旦数据中心建成并持续运行，其价值将随着时间的推移而呈指数级增长。
许多数据问题需要从源业务系统（例如BOMS四个领域的业务流）来解决。主要数据、参考数据和其他数据管理活动实际上是为了解决业务系统数据一致性的问题而提出的。它们不是数据湖和数据中心平台的产物。
“通过与埃林哲的合作，引入云供应链平台，打破原始数据岛，全面推进业务信息管理，从供应链和业务部门的整体角度，多业务多渠道供应链数字管理，实现采购销售协调和全链销售订单智能管理，建立库存共享中心，提高销售预测和计划效率，为供应链管理协调奠定良好的基础，帮助企业降低成本和效率。云时通团队还以专业的技术和服务为企业提供数字化规划，探讨行业数字化推广和商业模式的可能性。
”在业务方面，通过数据平台全面支持公司业务端的数据需求，快速及时响应公司的业务变化，规范数据产品的开发过程，整合数据资产，提高数据产品的研发效率。为风险控制、投资研究和营销数据市场的后续建设奠定坚实的基础。