數據中臺在國內最成功的搭建就是阿裏巴巴的"小前臺、大中臺"戰略，而其數據中臺架構為阿裏業務帶來的效果也是顯而易見的。
不光阿裏的業務競爭對手騰訊、網易認可並推出自己的構想，很多上市公司都提出了數據中臺的建設構想，依靠數據重塑業務鏈條。
與大型頭部互聯網公司的投資盛況相對的，市場也出現了不少唱衰的聲音，存在"爛尾"、"無效"等問題。
"妳說我們要不要做個數據中臺？"
總是會有這樣的提問出現，而發問的往往都是手握大型項目的高管們。可實際上，能提出這個問題的，又多數是看著別人做了中臺，自己也想要跟風做壹個，趕上趨勢，結果卻是"上中臺，人下臺"。
阿裏巴巴董事長兼CEO張勇在湖畔大學分享時也說：如果壹個企業奔著中臺做中臺，就是死。
那麽，企業到底需不需要建設數據中臺？要建什麽樣的？要怎麽建？
數據中臺能解決的問題
要想知道數據中臺到底該不該推進，首先要知道數據中臺到底能夠解決什麽問題。
數據的收集和管理
實現對數據的收集、整理、歸納，對多樣的數據源進行合並和完善。
數據的提煉和分析
通過對數據加工處理，保證業務部門在需要特定數據的時候，直接提供相對應數據信息。
數據的利用和升值
實現數據的二次開發利用，轉化為對企業業務發展有益的有效信息，提高數據的利用率。
其實可以很明顯的看出，數據中臺在幫助企業轉型升級上，效果是顯著的。
那與數據中臺類似的數據湖也好，數據平臺也好，在過去都沒有像數據中臺這麽熱門，業務部門又為什麽這麽熱衷於數據中臺？
還是從數據中臺所能解決的問題上能夠看出來，讓數據更靈活更快速地服務於各項業務，是數據中臺的建設宗旨。
能結合具體業務場景的數據中臺，才是適合企業的
整合數據，業務數據化
強調業務數據的沈澱和收集，將業務相關環節實現以數據的形式存儲，這也是業務數據化最起碼、最直接的表現。
搭建"數據中臺"後的企業實現與業務數據的強結合，既避免了重復無效操作，也提升了工作效率和數據***享能力，保證了數據的壹致性。
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加工處理，數據業務化
通過對業務運作中匯總的數據進行二次加工，找出規律，利用規律，讓數據反哺業務，最終得以體現數據的價值。
主要強調數據的創新使用，利用積累的數據開展新業務。
比如，淘寶根據搜索習慣等等大數據，通過算法判斷取向喜好，推送產品，這就是數據業務化。
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融會貫通，聯結數據和業務的孤島
如果壹個公司的數據中臺沒有和具體業務場景結合，那麽這種數據中臺只是蹭熱度，沒有實際效益。
比如數據量龐大的電商企業，企業運作過程中的倉儲、供應、物流、市場運營都是各自獨立的數據集群，甚至使用不同的數據管理系統，為了確保業務的正常運轉，就必須要消弭數據與業務之間的鴻溝，搭建壹個數據中臺。
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結語
想要實現數據中臺與企業具體業務場景的結合，就意味著不能依靠通用的搭建模板，定制化成了企業中臺戰略的壹個重要議題。
中臺服務公司的銷售為了拿下客戶，多半會誇大效果，什麽都承諾，什麽東西都有，壹套中臺模板"包治百病"。
數據中臺的建設與數字化轉型壹樣，其實也是壹個螺旋上升的過程，不需要"穩定不變"，而往往需要不斷根據業務具體情況，進行系統化的定制，並且依據世事變化的需求而完善。
可以說，任何壹家承諾可以提供現成的數據中臺，直接投入應用的服務商都是"大忽悠"。
企業"費盡心思"搭建的數據中臺，必須要符合本身的業務取向和運作走向，百數打通企業個性化定制的數據中臺之路。
據了解，截至2020年10月，已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了其提供的定制化數據中臺及其衍生服務。
更有價值的中臺是符合具體業務的數據中臺，而不是通用型的數據中臺，而業務型數據中臺的搭建，定制化沒準真是壹把鑰匙。