实现一个公司多地的数据库平台化可以采取以下步骤：

1. 需求分析： 首先，需要明确每个数据库平台的需求，包括但不限于数据库类型（如MySQL，Oracle，SQL Server，PostgreSQL等）、数据表结构（如表的列名，字段类型，数据类型等）、数据一致性规则（如数据完整性，事务处理等）、数据备份和恢复策略等。这可以通过与各部门进行沟通和访谈，以及对现有系统的评估和分析来完成。

2. 数据库迁移： 根据需求分析的结果，进行数据库的迁移。这包括将现有的数据库表结构和数据复制到新的数据库中，以便进行数据导入和转换。这通常需要使用数据库迁移工具或脚本，如Python的pyodbc、Java的JDBC等。同时，需要确保数据的正确性和一致性，例如，如果需要保证某些数据的唯一性或唯一标识符，可以使用数据库的主键或唯一索引。

3. 平台整合： 在迁移完成后，需要将新数据库与公司现有的业务系统进行整合。这可以通过设计数据库的接口和API，以及使用API开发工具（如Django、Java的Spring Boot等）来实现。API应该能够接受业务系统提供的数据和查询请求，并返回相应的数据库操作结果，例如，读取、写入、更新、删除数据库表中的数据等。

4. 安全性和合规性： 数据平台化后，需要确保数据的安全性和合规性。这包括但不限于数据备份和恢复策略，数据的权限管理，数据的完整性检查，以及数据的合规性检查，例如，遵循相关的法规和标准（如GDPR、HIPAA等），以及防止数据泄露和滥用等。

5. 性能优化： 为了提高数据平台的性能，需要进行一些优化措施，如数据压缩、数据分区、缓存、负载均衡等。这可以使用数据库的优化工具，如MySQL的MyISAM、InnoDB、Replication等，以及数据库管理系统提供的性能分析工具，如MySQL的performance_schema，SQL Server的SSMS等。

6. 用户体验： 数据平台化后，需要考虑用户体验，例如，提供友好的界面和API，易于使用的数据操作工具，以及能够自动处理用户错误和异常的错误处理机制等。

7. 持续集成和持续部署（CI/CD）： 为了提高系统的开发和部署效率，需要实施持续集成和持续部署（CI/CD）流程。这包括代码构建、单元测试、集成测试、系统测试、生产测试和部署等步骤。通过CI/CD，可以在开发阶段就发现和修复问题，提高系统的稳定性，同时，通过自动化部署，可以提高系统的上线速度和可靠性。

8. 系统监控和分析： 需要建立一套系统监控和分析系统，以便实时监控系统的性能和状态，以及在发生故障时能够及时发现和定位问题。这可以通过使用日志和监控工具，如Logstash，ELK Stack，Prometheus等，以及数据分析工具，如Python的pandas、R等，来实现。

以上是实现一个公司多地的数据库平台化的一些基本步骤，具体的实现细节可能会根据公司的具体情况和需求有所不同。