数据中台作为解决企业级数据应用难题的新方案，不是一套软件系统也不是一个标准化产品。站在企业的交付，数据中台更多地指向企业的业务产经，即帮助企业沉淀能力，提升业务效率，最终完成数字化转型，因此，数据中台与企业现有信息架构不存在竞争关系，不会导致企业现有系统 功能 和应用的重复建设。
在数据中台之前，企业首先需要拉出所有系统数据库中的表，然后再用excel去做对应关系，整个过程是非常琐碎且耗时的，如果有数据中台体系，可以通过中台机制汇聚相关系统中的原始数据。
业务价值，有以下三个层面
1以客户为中心，用洞察企业稳健行动
数据中台建设的核心目标就是以客户为中心的持续规模化创新，而数据中台的出现，将会极大提升数据的应用能力，将海量数据转化成高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，从而为客户提供根据个性化和智能化的产品和服务
以数据为基础，支持大规模商业模式创新，依托数据和算法，将由海量数据提炼的洞察转化为心动，才能推动大规模的商业创新，数据中台在通过算法将洞察直接转化为行动，实现大规模商业创新。
3盘活全量数据，构筑坚实壁垒，持续领先
数据中台的途虎优势在于，能充分利用内外部数据，打造持续增值的数据资产，在此基础上，能够降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，实现数据 越用越多的价值闭环，牢牢抓住客户，确保领先优势。
技术价值：
1应对多数据处理的需求
针对不同的数据应用从场景，
批量离线计算能力 hadoop oracle rac
实时流式计算的能力 storm spark streaming flink
需要即席计算能力 greenplum elasticsearch impala
高并发业务场景，需要在线计算能力 musql redis oracle
因此 企业需要一个统一的数据中台来满足 离线 实时计算需求，各种查询需求， 实时查询和 ad hoc 同时 在及将来新数据殷勤，更快的计算框架，更快的查询相应， 出现时不需要重构目前的大数据体系
2丰富标签数据，降低管理成本
真毒数据标准提到的数据分类主要有 主要数据 参考数据 和指标数据， 但根据目前真实的数据建设情况来看，需要对一类数据进行定义和分类，比如标签名为“消费特征 标签值是促销敏感”
和 货比三家 犹豫不决 数据中台能对这类标签进行快速 定义 和有效管理
3数据的价值能体现业务系统效果而不仅仅是准确度
过去的数据应用场景主要是为报表需求， 注重数据的准确性， 但在更多数据场景下，特别是对于标签数据的应用， 越来越多的数据需要在段优化的，数据本身没有准确不准确之分，
4支持跨主体域 访问数据
企业早期建设的应用数据层ads 传统数据仓库ods dw ads 更多是为某个主体域所服务，比如营销域 人力资源域， 风控域 ，而 企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题，回从业务对象主体 出发来考虑 数据应用。
从全域角度设计完整的面向对象的数据标签体系。
5数据可以快速服用而不仅是复制
传统的架构中，要将数据应用到业务中，通用的做法都是通过数据同步能力，把计算的结果同步给业务系统，由业务系统自行处理，这回带来一个数据管理问题。
数字化浪潮席卷全球，数据中台能够帮助企业聚合内外部数据，支撑搞笑的数据服务，最终提升呢个企业决策水平和业务表现， 企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续 、充分地利用数据实现数据可见， 可用 ，可运营的目标， 以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型， 一句话，
数据中台是吧数据这种生产资料转变为数据生产力的过程
三、、
数据中台的使命就是持续让数据用起来，根本性创新就是把 数据资产作为一个基础要素独立出来， 让恒伟资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程，持续产生价值。
数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，通过 业务数据化， 回形成 一套搞笑可靠的数据资产体系 和数据服务能力 数据资产化 和资产服务化 这样 ，根据需要构建新的前台应用时， 数据中台可以 迅速 提供数据服务，服务业务化，从而敏捷地响应企业的创新， 业务产生数据，数据服务业务
数据中台的组织地位
数据中台不是单纯的技术叠加 ，不是一个技术话的大数据平台， 二者有本质区别， 大数据平台更关心计生户层面的事情， 包括研发效率， 平台对的大数据处理能力， 针对的往往是技术人员， 而数据中台的核心是数据服务能力，要哦集合场景， 比如精准营销， 风控 等， 通过服务直接赋能业务应用，数据中台不仅面向技术人员， 更需要面向各个部门的业务人员，在建设过程中你那个要特别注意，不论是由信息化 部门牵头还是由 业务部门牵头执行 数据中台项目 ， 都需要有共识。
数据中台 技术基础： 构建数据中台 ，充分利用云计算和大数据基础平台
数据中台关键能力 数据产生 数据分析 数据整合 数据消费
数据中台业务赋能 业务数据化， 数据资产化 资产服务化 服务业务化 ， 业务 只能化 持续赋能业务数据应用闭环
以业务价值为核心 支撑 企业战略落地
其实最重要的是 ，业务数据化， 数据资产化 资产服务化 服务业务化 ， 业务只能化， 持续赋能业务数据应用闭环
