数据中台在国内最成功的搭建就是阿里巴巴的"小前台、大中台"战略，而其数据中台架构为阿里业务带来的效果也是显而易见的。
不光阿里的业务竞争对手腾讯、网易认可并推出自己的构想，很多上市公司都提出了数据中台的建设构想，依靠数据重塑业务链条。
与大型头部互联网公司的投资盛况相对的，市场也出现了不少唱衰的声音，存在"烂尾"、"无效"等问题。
"你说我们要不要做个数据中台？"
总是会有这样的提问出现，而发问的往往都是手握大型项目的高管们。可实际上，能提出这个问题的，又多数是看着别人做了中台，自己也想要跟风做一个，赶上趋势，结果却是"上中台，人下台"。
阿里巴巴董事长兼CEO张勇在湖畔大学分享时也说：如果一个企业奔着中台做中台，就是死。
那么，企业到底需不需要建设数据中台？要建什么样的？要怎么建？
数据中台能解决的问题
要想知道数据中台到底该不该推进，首先要知道数据中台到底能够解决什么问题。
数据的收集和管理
实现对数据的收集、整理、归纳，对多样的数据源进行合并和完善。
数据的提炼和分析
通过对数据加工处理，保证业务部门在需要特定数据的时候，直接提供相对应数据信息。
数据的利用和升值
实现数据的二次开发利用，转化为对企业业务发展有益的有效信息，提高数据的利用率。
其实可以很明显的看出，数据中台在帮助企业转型升级上，效果是显著的。
那与数据中台类似的数据湖也好，数据平台也好，在过去都没有像数据中台这么热门，业务部门又为什么这么热衷于数据中台？
还是从数据中台所能解决的问题上能够看出来，让数据更灵活更快速地服务于各项业务，是数据中台的建设宗旨。
能结合具体业务场景的数据中台，才是适合企业的
整合数据，业务数据化
强调业务数据的沉淀和收集，将业务相关环节实现以数据的形式存储，这也是业务数据化最起码、最直接的表现。
搭建"数据中台"后的企业实现与业务数据的强结合，既避免了重复无效操作，也提升了工作效率和数据共享能力，保证了数据的一致性。
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加工处理，数据业务化
通过对业务运作中汇总的数据进行二次加工，找出规律，利用规律，让数据反哺业务，最终得以体现数据的价值。
主要强调数据的创新使用，利用积累的数据开展新业务。
比如，淘宝根据搜索习惯等等大数据，通过算法判断取向喜好，推送产品，这就是数据业务化。
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融会贯通，联结数据和业务的孤岛
如果一个公司的数据中台没有和具体业务场景结合，那么这种数据中台只是蹭热度，没有实际效益。
比如数据量庞大的电商企业，企业运作过程中的仓储、供应、物流、市场运营都是各自独立的数据集群，甚至使用不同的数据管理系统，为了确保业务的正常运转，就必须要消弭数据与业务之间的鸿沟，搭建一个数据中台。
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结语
想要实现数据中台与企业具体业务场景的结合，就意味着不能依靠通用的搭建模板，定制化成了企业中台战略的一个重要议题。
中台服务公司的销售为了拿下客户，多半会夸大效果，什么都承诺，什么东西都有，一套中台模板"包治百病"。
数据中台的建设与数字化转型一样，其实也是一个螺旋上升的过程，不需要"稳定不变"，而往往需要不断根据业务具体情况，进行系统化的定制，并且依据世事变化的需求而完善。
可以说，任何一家承诺可以提供现成的数据中台，直接投入应用的服务商都是"大忽悠"。
企业"费尽心思"搭建的数据中台，必须要符合本身的业务取向和运作走向，百数打通企业个性化定制的数据中台之路。
据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了其提供的定制化数据中台及其衍生服务。
更有价值的中台是符合具体业务的数据中台，而不是通用型的数据中台，而业务型数据中台的搭建，定制化没准真是一把钥匙。