企业中的数据就像一个仓库，它存放着企业的数据。 它是一个资产，是企业重要的资产。 如果没有这样一个仓库，我们的业务就会陷入混乱和无序。 随着业务和人员数量、类型的增加，这些“仓库”也会变得越来越大。 这就出现了数据中台这个概念。

一、背景

数据中台是指基于大数据、人工智能等技术，将企业原有的不同业务系统（如 ERP、 CRM、 SCRM等）进行整合，形成一个大数据平台的过程。 由于业务系统繁多，所以数据采集和处理难度很大，并且数据格式标准不一，所以数据的实时性很差； 再加上很多业务系统需要接入外部的业务或数据源，而这些数据源往往会造成不同企业、不同应用产生的数据格式不统一，难以实现标准化。 以上都是企业对中台建设有强烈需求，但是又没有清晰概念的原因。

二、需求分析

为了让数据中台能够更好地为企业所用，我们需要对当前的业务需求进行分析。 因为数据中台是一个工具，它不能直接产生价值，但它可以帮助企业更好的利用资源。 所以我们要从分析当前业务中存在的问题入手，去发现其中产生的数据。 只有找到了真正的需求，才能进行数据产品及相关服务的设计。 所以通过了解业务和需求之后，我们可以更好地知道什么样形式来建设“好”数据中台。

三、实施

通过以上过程，我们可以得出结论：数据中台是一个非常复杂的概念。 这是因为数据中台不仅仅包含了业务需求，还包括了一系列底层的技术和系统。 所以在企业实施数据中台时，首先要从企业现有的业务和资源出发，选择适合的中台技术。： 同时需要对数据进行清理、清洗、聚合、抽取，建立起标准。 然后要从企业内部建立起一套完整的数据中台库，实现多个系统数据共享融合：最后就是要把这个库和应用对接起来，形成一套标准的应用接口：

四、效果评估

为了更好地评估数据中台的效果，我们可以对企业数据进行分层分级。 例如： 根据客户、商品、门店等维度，将客户分为若干个等级。 根据商品等级，设置对应的业务规则，设置不同的折扣，实现精准营销。 在不同的销售渠道设置不同的优惠促销活动等等。

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