纯数据提供方模式：提供标准或初步加工的数据，保证集团层面指标一致，不承担特定主题的分析挖掘职责；
服务提供方模式：作为数据分析挖掘主体，向业务方提供分析结果及系统服务；
混合模式：兼具上述两种功能，需平衡平台压力与扩展需求。
OneData：统一数据集成开发，形成在线化、集约化、标准化、流程化、自动化的体系，实现垂直化数据接入和智能化数据加工；
OneID+：统一数据 ID 与视图，在用户 ID 萃取基础上，形成人、物、事等业务对象的 ID 统一体系，实现智能化数据融合和价值化数据资产管理；
OneService：统一数据服务，形成在线服务与 “送货到家” 两种模式，实现超市化数据服务和便捷化数据应用；
OneOpt：统一数据运维，打造全集群、全链路的集约化运维体系，实现端到端数据质量和安全保证。
源数据层：涵盖企业内部核心业务系统（如核心业务、财务、人管、电商等）、外部第三方数据（工商、舆情、征信等）、非结构化数据（语音、图像、文本等），通过数据同步工具（R7 复制工具、ETL、DTS 等）实现数据采集；
数据中台层：分为同构区（与源系统结构一致，保存全量数据及审计表）、整合区（按公共业务主题设计预加工宽表，支撑高时效性访问）、应用区（含库内集市、对外接口表 / 视图）、交换区（共享文件夹，用于数据交换），实现数据清洗、转换、整合与标准化；
数据服务层：提供 WebService/Json 服务、B/S 准实时访问、文件传输等多种服务形式，按业务主题（客户、产品、交易等）梳理服务，支持 API、JDBC、FTP 等多种接入方式；
应用层：覆盖智能营销、智能风控、客户画像、监管报送、经营分析、决策支持等各类业务场景，支撑前台业务创新与后台管理优化。
数据标准建设：制定统一的数据标准体系，包括数据指标、信息代码、接口、界面等标准，实现 “书同文，车同轨”；
元数据管理：采集多源头元数据，自动分析汇总形成企业数据地图，实现数据血缘追溯、影响分析及协同管理；
数据质量管控：建立质量规则库，涵盖条件必填、表内合理性、码表匹配、表间关联性校验等，通过事前预警、事中校验、事后复盘，确保数据准确、完整、一致；
数据安全保障：制定安全策略，开展安全漏洞检查，实现权限精细化分配、数据脱敏、安全审计，保障数据全生命周期安全。
数据采集能力：支持批量离线采集、实时流采集、互联网数据采集、IOT 采集等多种方式，兼容结构化与非结构化数据，适配 Oracle、Hadoop、MPP 等多种数据源；
数据加工能力：按主题分域构建数据中心，沉淀公共数据与计算逻辑，降低冗余与重复建设，支持数据清洗、转换、关联、汇总等多维度加工；
数据服务能力：打造主题化、向导式、电商化的能力开放平台，将数据转化为指标、标签、模型、宽表等数据资产，支持服务订阅、上架、下架与共享；
数据应用能力：提供可视化报表、自助分析、驾驶舱、3D 可视化等多种应用形式，支撑精准营销、风险管控、运营优化、业务创新等场景。
全生命周期管理：覆盖数据资产规划、加工、运维、评估、优化、下线等全流程，实现数据资产可查、可管、可用、可评；
资产运营优化：建立数据资产评估体系，分析资产分布、活性、配置合理性，通过企业应用商店、数据开放平台，促进数据资产价值变现；
多角色赋能：为企业管理者、IT 建设部门、业务运营人员、数据运营人员等不同角色提供针对性的数据服务与工具支持。
搭架子：完成数据中台顶层规划，明确架构设计、业务范围与建设目标；
定标准：制定数据标准体系，包括数据分类、编码、指标、接口等标准；
清家底：开展企业数据资源规划，厘清内外部数据源、数据类型、数据关系；
存：实现智能化数据加工，完成数据采集、清洗、转换、整合与存储；
管：推进价值化数据资产建设，建立数据治理、质量管控、安全保障体系；
通：打造超市化数据服务，实现数据能力开放、共享与协同；
用：支撑便捷化数据应用，落地各类业务场景，实现数据价值变现。
效率提升：通过数据统一整合、能力复用、流程自动化，降低重复开发与运维成本，提升数据应用开发效率与业务响应速度；
数据增值：激活沉淀数据资产，挖掘数据潜在价值，为业务创新、精准决策提供支撑，开拓新的收入增长点；
风险可控：建立全流程数据质量与安全管控体系，确保数据合规使用，降低业务风险与监管风险；
敏捷创新：沉淀可复用的数据能力，支持前台业务快速迭代与创新，适配市场与用户需求变化；
组织协同：打破数据孤岛与部门壁垒，实现数据资源共享与协同，提升企业整体运营效率。
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