在服务层面，云针将为用户提供更好的数据安全隐私和链数据分析服务；人们不必站在田野里，只需打开云平台，观察数据并导出，进行详细的数据分析和比较。通过数据分析发现用户访谈可能有机会，然后通过用户问卷调查、电话访谈等方式确认需求；
云商店合作伙伴杭州观远数据售前及解决方案总监夏雪分享了观远打造的一站式智能分析平台，为企业提供数据可视化和智能决策服务，并在拖拉操作的基础上开放数据采集-接入-管理-开发-分析-AI-整个数据应用过程提高了数据分析的准确性和及时性，帮助企业真正充分利用数据，将“大数据”转化为“分析价值”
鲁南制药公司建立了集团级统一的系统平台，投资于自建的超级“大脑”和“引擎”云数据中心，可以支持公司10万至20万人的大规模发展需求，承担公司所有应用系统运行和大数据分析的责任。数据显示，普迪飞提供了一个全面的数据分析平台，旨在帮助整个半导体生态系统的公司提高产品的良好率、质量和运营效率，从而提高盈利能力。
安科瑞企业能源控制平台采用自动化、信息技术和集中管理模式，通过数据分析、挖掘和趋势分析，对企业生产、输配、消耗环节进行集中、平面的动态监控和数据管理，监控企业电、水、气、蒸汽和压缩空气的消耗，帮助企业对各种能源需求和能源消耗、能源质量、产品能耗、工艺能耗、重大能耗设备能源利用统计、环比分析、能源分析、能源预测、碳排放分析，为企业***能源管理、提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评价提供基本数据和支持。
面对这些问题，梅子熟悉电子商务市场负责人张青分享了自己的观点。他认为，在后疫情时代，电子商务处于不确定性，企业运营和供应链面临巨大挑战。根据天猫平台的数据分析，现在95后来的消费选择和很多70、80之后有一些区别，70、80之后还是选择国际品牌作为主要消费目标，但是95后、00之后对国货的认可超过了进口品牌。
“我们将智能制造与信息化、自动化技术深度融合，规划建设ERP、PLM、MES、QMS等信息管理系统，结合行业先进的自动化生产设备，通过大数据分析，全面提高生产效率，提高产品质量，实现节能降耗。“我们将智能制造与信息化、自动化技术深度融合，规划建设ERP、PLM、MES、QMS等信息管理系统，结合行业先进的自动化生产设备，通过对大数据的分析，全面提高生产效率，提高产品质量，实现节能降耗。”
结合多元化监测技术、产品和碳排放会计、排放清单等数据，宏观掌握城市区域和关键排放源的碳排放，利用碳技术应用平台进行大数据分析和模型反演，了解区域浓度分布和变化；为了分析大量污染源自动监测数据中的欺诈线索，宁波市生态环境局多次召集执法骨干、自动监测专家和信息软件专家协商开发了一套污染源自动监测数据分析软件系统。
提供大数据分析、历史交易数据、知识产权采购服务等一系列服务；另一方面，为景区经理提供科学准确的决策依据，在智能旅游管理中心建设数据分析判断区，景区经理可以通过大屏幕或手机实时监控各种数据，同时依靠大数据、视频人工智能分析和物联网技术，所有数据收集到景区大数据平台，景区经理可以深入挖掘和判断古镇数据，为古镇旅游业的未来发展提供有效的数据支持和决策依据。
同时，基于未来商店应用供应链能力，通过商品大数据分析、商品洞察力和智能产品选择，帮助实体店商家对排水产品、爆炸性产品、主要产品、在线独家产品和基本产品进行全面分析，帮助线下实体超市不断提高商品迭代速度，更适应周边商圈客户的需求。
美亚一安的“企业大数据智能风险控制平台”是利用大数据建模、大数据分析、电子数据提取分析等技术手段，在风险控制中自动识别智能预警、异常前置监控、欺诈行为实时调查、业务风险全过程管理、大数据智能高效分析等。
特别需要指出的是，迫切需要开展汽车城市整合领域的标准化工作。此外，各地开展的标准化工作相对离散，不利于实现更广泛、更高层次的系统互联和耦合协调。基于群众的需求和需求，借助“互联网”“大城市管理”的理念使数据能够为人民服务，使数据“多跑”，人民“少跑腿”，用智能手段解决人民的迫切需求，更好地满足人民的多层次、多样化需求，不断提高人民的幸福感和满意度，促进更聪明、更温暖的社会治理体系。
在现有智能公共交通管理平台的基础上，以数据驱动和管理创新为导向，投资380万元打造“1N加快数字化转型的智能交通信息化平台。规范数据标准，将公共交通、工程建设、物流业、新能源等业务数据纳入平台管理，实现数据资产化和资产市场化，推动集团向数字化转型。
数字化、智能化运营是建设数智化产业供应链服务体系的关键。一方面，龙头企业要牵头构建行业统一的数据质量评价标准和数据管理规范，由大企业主导或大企业联盟推动的产业供应链公共服务体系。另一方面，大型企业通过成熟的技术开放系统中的其他中小企业，可以监控产品和业务的全过程和数字化，然后将多个业务结构与网络连接成一个整体，整合到数据处理系统中，与公共信息平台合作，实现企业在数据支持系统中的运营和决策。
2019年7月发布了《中国农业科学院农业科学数据管理与开放共享办法》。目前，淄博生物医学研究院、智阳创新科技有限公司、山东福瑞德测控系统有限公司等三家企业正在进行DCMM数据管理能力评估。一般来说，评估师团队将邀请企业负责人、数据管理部门和业务部门的相关人员进行沟通和访谈。
明确本部门DCMM标准评价联系人，配合提供和完善专业数据管理相关信息，包括专业数据质量改进工作计划、培训材料、数据工作绩效评价、数据安全管理、数据应用价值评价等过程的实施内容。通过主管结构正式任命各数据主题域和业务对象的数据Owner和数据管理，数据Owner的职责包括数据管理系统建设、信息架构建设、数据质量管理、数据入湖和数据服务建设。
