没有比较就没有鉴别，实际上数据仓库也可以完全定义。只要通过这个定义来判断，就可以区分数据中台和数据仓库、数据湖、数据平台等。如何解决客户数字化转型遇到的一系列问题，实现对非结构化数据的有效管理和利用？

如何调动全员治理的积极性，培养成本意识，在阿里巴巴，数据治理是引擎、平台和人的互相配合，引擎对算力和成本极致追求，持续打破快速增长的数据计算与成本增长的线性关系，平台通过存储健康分、计算健康分成为集团各团队数据治理战役的核心指标，推动人做数据治理和管理，利用平台全链路工具，构建数据治理技术运营体系。

本文第二部分研究显示，大数据管理、科学数据管理、工业数据管理、数据湖、数据中台等管理对象、管理流程、管理目的和必要的基础设施与文件业务基本相同，业务性质高。本文研究文件工作与大数据管理、科学数据管理、工业数据管理、数据湖、数据中心等业务的融合问题，涉及多个领域，为了叙述方便，本文约定了相关概念。

在论坛上，爱分析创始人金建华，围绕白皮书的指导内容，首先从数字变革的定义角度，阐述如何从组织水平进行全价值链和业务流程的变革和重建，其次重点描绘非结构化数据中心台的应用场景和建设方法，通过企业数字变革过程中的一系列困境

作为建立数据中心的企业，数据中心自然具有企业级属性，应访问和沉淀企业内外所有数据资源，如何落地数据安全尤为重要。受数据智能的影响，业务逻辑从流程经验转变为数据驱动，从业务人员的最终决策到业务人员从数据中驱动的业务中心的辅助决策，通过人机协助决策提高决策的准确性，促进业务、产品的快速反复，表现出更高的商业价值。

业务人员认可数据平台的价值，业务部门与技术部门相伴，数据中心服务业务达到正循环，成为数据中心建设成功的标志。业务人员认可数据平台的价值，业务部门与技术部门相伴，数据中心服务业务达到正循环，成为数据中心建设成功的标志。

通过非结构化数据中心，企业可以保障业务合规性，实现业务能力，提高企业创造力，进行数字资产的全生命周期管理。非结构化数据中台的价值主要体现在两方面：业务价值，主要为赋能企业业务与商业模式创新；技术价值，主要为低成本实现数据治理及复用。

非结构化数据中心是企业数据创新运营的体系，需要从战略、组织结构、建设内容等方面考虑，完全实施交货方法论实现业务落地。蚂蚁提出数据中心这个概念的时候，很多数据仓库变成了数据中心，但是这些数据仓库实际上还是20年前的数据仓库。

首先，回顾社会发展趋势、数据、大数据、中心等基础知识，提供数据中心的概念，比较数据仓库、数据平台、数据中心、数据湖，指出其不同阿里巴巴的中台建设之路应该能为金融机构带来借鉴。算法模型是数据中台的高价值资产，真正体现了数据中台与数据仓库的差异，接近应用场景，高度抽象的算法模型能够充分实现数据中台的价值。

例如，数据中心的智能供应链通过打开全供应链路，建立全链路管理跟踪运营能力，对外管理能力，满足信息公开的需要，同时建立满足btoc的供应链数据支持能力，协助安全库存建设，建立平衡高效的供应链系统。如果您的数据中心是企业数字转型的运营中心系统，为了实现前端业务的支持和能力，标签系统是数据中心的标准。

我去调查的时候，在数据中心遇到了十几个在现场工作的阿里云年轻研究员，他们和波司登的技术人员一起，整合了各业务端口的数据。基于非结构化数据中台底层架构，集成数据安全、访问安全、信息安全不同层面的数字资产安全方案，从安全维度支撑非结构化数据中台的资产化、知识化。

在数据中心台和智能中心台的双轮驱动下，其次是使数据服务和顶层应用更广泛地落地实践，在智能水平上进一步扩大，加强产学研之间的交流。更好的理解方法实际上是面向企业客户的实际需求和业务价值构建数据中心。实际上，由于数据仓以前局限于决策支持这项业务，反而限制了数据价值的发挥，管理者对报表和指标这项业务特别敏感，因此元数据和数据质量管理成为数据仓库最核心的工作，数据中心提倡的模型开放、共享再利用并不重视旧的数据仓库时代。