由于一般情況下數據和分析投資與業務應用開發的投資是分開的，因此很難在應用開發中融入或沉淀可復用的數據和分析能力，這與許多中國企業對中臺的痛點是類似的。各企業機構都希望能夠靈活地組裝或反復組裝數據和分析能力，這樣他們就能夠通過應用將更多的分析洞見和數據參考融入到業務行動中（見圖一）。

　　企業需要更先進、更靈活的分析能力來支持、增強和自動執行決策。從過去到現在，新技術和數據一直是推動分析平臺發展的關鍵動力，這往往減少了與業務成果的直接關聯。企業機構將需要一個組裝式架構讓用戶能夠從業務問題出發，將來自多家廠商的數據和分析能力組件組裝到一起。

　　組裝式數據和分析運用容器化或微服務化的架構和數據編織（Data Fabric），將現有資產組裝成靈活、模塊化、可復用且對用戶友好的數據和分析能力。這能夠將獨立的數據管理和分析應用轉化為數據、分析與其他應用能力模塊的組合體，通過使用低代碼和無代碼能力等組裝技術支持自適應和智能的決策。

　　第一，在開發應用的同時，從單獨的數據管理和分析應用向組裝式數據和分析能力過渡，從而組裝出自適應智能決策的解決方案。企業機構可以使用來自數據和分析領域的擴展API與應用銜接。應用開發者可以通過提交集成套件為數據和分析市場（Extensions Gallery）做出貢獻，這將促進更多組裝式和增值應用模塊的開發。