数据中台的概念最早由美国学者Barton Hinton在2007年提出，他认为企业的数据能力就是企业的核心竞争力。2018年5月8日，美国“数据之父”Donald Jenkins在其个人网站上首次公开发布了《数据中台》一书，并在随后的两年里，陆续出版了相关著作，引发业内广泛关注。

经过多年发展以及对行业趋势的观察，国内很多企业开始意识到在企业业务创新、流程优化中应该引入数据来支持。但是由于起步较晚和对数据建设认识不到位等原因，很多企业还停留在“建”层面，即把所有需要用到的平台（如CRM、ERP等）都放进去以满足业务需求。如果将其视为一个产品或者服务的话，那么在这种情况下应该是以“用”为主，也就是提供一个平台供用户使用。

但是现在来看已经不能满足当前需求了，因为现在数据的价值、功能、属性等都发生了很大变化，用户对它提出了更高的要求：要提供更多信息、要更精准、要智能化等等。而“数据中台”就是为了满足这些需求而生的。

1.从应用场景来看，数据中台可以分为企业内业务中台和与外部生态合作中台。

而企业内业务中台则更多地是针对企业内部数据资产进行建设，在企业内部业务系统上应用。例如，我们通过企业ERP对所有与数据相关的业务都进行打通，从而实现数据共享。又如，我们通过BI中台的数据分析工具对所有与数据有关的业务进行挖掘和整合。还有就是利用人工智能的能力对各业务中台之间进行连接和联动、增强其整体联动能力、提供自动化智能决策。

所以我们可以看到，数据领域在企业中存在着一些新的需求：不仅包括企业内部系统间协同、还有与外部生态合作伙伴间的协同；不仅包含了传统意义上与大数据相关的问题，还包括了从产品到服务、从研发到运营等不同层面和领域。

2.从技术上看，数据中台可以划分为技术+数据两大类。

技术上看：数据中台的主要工作就是做好数据收集和存储，将海量数据转化为可访问的高价值数据库。数据中台建设主要是通过对现有企业的数据资产进行梳理、整合并形成统一的数据模型和业务规则数据中台应用情况我们可以看到，在很多企业中，业务系统已经将数据纳入了日常管理中，但是由于这些系统的设计往往并不考虑到“中台”建设，因此导致了这些平台并不能满足业务发展对数据能力的要求。未来趋势：随着“大数据”、“人工智能”等技术在企业业务上的应用，以及大数据系统逐渐完善和成熟，对于“中台”的需求会进一步提升。技术上看：随着企业在数据应用层面不断成熟，未来在更多领域、更大规模、跨系统的业务落地将不再是难题。

3.从实施方法上看，数据中台可以分为两个阶段：

第一阶段是建立数据资产，以实现数据资产为核心，进行数据治理和数据共享；第二阶段是在此基础上搭建一个能够支撑业务需求的数据中台。面向未来大数据时代，建设多维大数据库、利用大数据库建设能力和数据服务能力，建设跨业务域的大数据平台；

4.从建设目的来看，数据中台在支持企业业务创新、提升决策效率等方面可以发挥重要作用。

目前国内很多企业对数据中台的建设已经有了初步探索，比如在数据资产建设方面，很多企业都有很好的规划和积累。例如：某上市公司的数字化转型项目，其核心目的是要让数据成为推动业务发展关键力量。这家企业在数字化转型过程中引入了大数据、人工智能等新技术支持，同时通过建设数字化业务平台，来为其提供数据资源及技术支持。

随着国内越来越多企业意识到数据价值、重视数据能力、提升企业数据资产价值并通过数字化转型来推动企业战略升级与商业模式创新，国内很多企业开始积极探索大数据、人工智能等新技术在其业务创新中的应用。例如：某大型互联网公司将多个不同领域的业务进行关联整合，形成了一个综合型业务数据平台；又如某国内大型保险公司将原来各部门使用的系统融合成为一个新的集中管理和应用平台。

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