GST平台的实现将基于以下基础IT平台：
公共资源交易三平台（SaaS层），即公共服务平台、电子交易平台和行政监督平台，是公共资源交易业务得以顺利开展的核心运营系统。三平台实现了全部交易及交易相关过程的在线化，实现交易全过程的全程在线与交易相关方的广泛连接，从数据生产的源头抓起，相比传统交易系统，加强了数据源质量的把控，同时极大地拓展了数据量与数据维度。以工程建设招投标系统为例，系统遵循最新版本《国家公共资源交易平台系统数据规范2.0》、《电子招标投标系统技术规范》等技术标准，仅建设工程招投标一个行业领域，平均每个项目每个标段产生7000余项结构化数据（含过程数据），产生包括电子招投标文件、图片、文档等格式在内的超过2GB非结构化数据，按照一个省份全年一万五千个项目，平均每个项目五个标段计算，仅建设工程招投标行业每年将生产超过5亿项结构化数据，各类非结构化数据150TB以上，可用数据维度近300个。而升级改造后的电子交易平台将包含房建市政工程、交通工程、水利水运工程、邮电通信工程、能源工程等多个行业。
公共资源交易数据中心（DaaS层），通过数据交换传输体系实现全省公共资源交易数据的全面汇聚，并对原始业务数据进行清洗，确保数据的质量。依托数据加工存储体系对数据进行预处理，构建索引和元数据管理体系，对各类结构化和非结构化数据进行统一组织、统一管理和统一存放，搭建涵盖各领域交易过程、决策分析等综合的、全局性的数据仓库，提供管理所需的完整信息，实现交易全部过程的数字化。
GST平台所提供的强大的大数据能力，应用到公共资源交易的各个环节上，推动交易流程与决策过程的智能化、智慧化。GST平台具有以下几大能力：
呈现（Present）：通过对数据的预处理，构建索引和强大的元数据管理能力，GST平台可以依据用户提出的主题，将关联数据集中呈现，并实现数据间的上卷、下钻、跳转、联想。依托XXX种类的数据可视化展现方式，选取最适合业务阐述的展示数据、理解数据、演绎数据的呈现效果。
理解（Understanding）：GST平台具有强大的理解能力，通过自然语言处理的核心技术，和卓越的处理结构化和非结构化数据的一整套复合技术，结合深耕行业形成的一整套业务理解模型，似的GST平台可以理解数据间的内在逻辑，应对多变的业务场景。
分析（Analysis）：GST平台从业务模型假设出发，依托联机分析、多维分析、数据挖掘、数据可视化等一系列经典商务智能技术，GST平台可以透过数据揭示规律、模式和关系。将散落在交易各环节的信息片段连接起来，进行对比、归纳、总结、分析和推理，获取深入的洞察以及决策的依据。
学习（Learning）：GST平台拥有优秀的学习能力，能够从交易各参与方的每一次决策中提取特征指标与关键信息，并以此为输入实现以证据为基础的学习能力（Evidence based learning），像人类一样进行学习和认知。后续也可以通过专家训练，在交互中通过经验学习来获取反馈。
GST发现（GST Discovery，以下简称GST.D）
可以用来协助交易各参与方实时、辩解的获取所需各类信息，GST.D可以将在数据仓库中不同类型的数据进行汇聚，并基于完备的元数据索引实现面向主题的信息分享，并辅以恰当的数据可视化功能，为交易各参与方提供信息服务。使用者可以根据关注点，在此基础沿着数据线索进行下钻、上卷、跳转、联想等探索。
GST洞察（GST Insight，以下简称GST.I）
基于各类交易业务场景梳理的成果上，GST.I可以在每一个被识别的决策点，为使用者提供多维数据分析。能够发现和建立历史交易数据中的海量数据之间的关系，并基于主体行为数据进行学习，迅速地提炼洞察，来帮助各类交易主体在决策时选取最优选择。
GST研究（GST Research，以下简称GST.R）
力求从海量交易数据中推究规律模式，找出演变趋势，进而使观察者获得更为深入的洞察力。基于海量公共资源交易数据，通过构建大数据模型、引入机器学习算法，为行业热点问题提供更为详实深入的专题性解析。
GST专家（GST Savant，以下简称GST.S）
GST.S基于机器学习算法和认知计算技术，可以从历史评标档案中进行学习，形成以案例为基础的辅助评标体系。与传统辅助评标系统相比，GST.S不仅仅以数学模型为基础，可以最大限度地利用历史海量数据，针对不同评标内容匹配多种有效的数据挖掘方法。GST.S还具备内容挖掘功能，可识别非结构化数据（招标文件、投标文件、图纸等）片段内隐含的相互关系，从而挖掘出具有重要意义的全新洞察力。
GST随身（GST Pocket，以下简称GST.P）
依托移动互联技术建设GST.P，充分利用移动设备的便利性，使交易能够打破时间、空间的约束，实现主体能够随时、随地获取信息、办理业务、参与交易，进一步拓展服务渠道，降低交易成本，提高交易效率。