目前餐饮行业在数字化转型过程中存在信息利用率低、数据质量差、数据孤岛问题、企业投入度高等痛点，数据能力的应用需要长期学习最佳实践。美团餐饮系统数据中台通过数据中台产品和配套服务体系，帮助餐饮连锁企业高效、专业、平滑地建立数字化原生土壤。

此方案全面解析了现阶段智慧工地所包含的各大场景要素从底层智能监控设备到中间的物联网和数据平台再到上层各个智慧场景应用都做了详细充分的说明是一份难得的全面介绍建筑工地智慧化应用的方案材料。

中国健康医疗大数据资源目录体系与技术架构研究

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。 过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。 SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。 在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水

数据中台高保真原型设计

基于数据湖的企业数据中台解决方案.pdf

本文介绍了数据化建设知识图谱2.0的相关知识，包括知识图谱的定义、构建方法、应用场景等。作者指出，知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，可以将各种不同类型的数据进行关联和整合，从而实现知识的共享和利用。在构建知识图谱时，需要进行数据抽取、实体识别、关系抽取等多个步骤。知识图谱的应用场景包括智能问答、智能客服、智能推荐等。最后，作者还介绍了知识图谱的未来发展方向和挑战。

数据中台行业社区产品、收集、跳转

不忘初心，方得始终-盒马数据中台之道 - 李启平（首义）_盒马数据

数据中台和业务中台是企业数字化转型的必然产物。中台架构作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力，从而实现数据资产化和资产服务化。疫情后的2020年是数据中台爆发的元年，接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程，使之持续产生价值。