數據中臺是指通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統壹標準和口徑。
數據中臺把數據統壹之後，會形成標準數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沈澱，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。
中臺的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多BU、多系統的負責協同。中臺是平臺化的自然演進，這種演進帶來“去中心化“的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。
擴展資料
1，回歸服務的本質－數據重用
浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了“書同文，車同軌”，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了“重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。”
2，數據中臺需要不斷的業務滋養
在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沈澱和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，壹個數據模型如果壹味追求穩定不變，壹定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。
數據模型不需要“穩定”，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的字段單壹到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。
3，數據中臺是培育業務創新的土壤
企業的數據創新壹定要站在巨人的肩膀上，即從數據中臺開始，不能總是從基礎做起，數據中臺是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據準備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的壹個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單壹層層匯總及關聯，速度可想而知。
4，數據中臺是人才成長的搖籃
原來新員工入職要獲得成長，壹是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什麽東西對於企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。
現在有了數據中臺，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平臺，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。