在2019年6月百胜智库组织的活动中，听到很多着名企业的CIO和企业创始人，百胜内部也进行了上台的可行性分析，从业务运营的实际需求到具体的数据投入，内部进行了详细的分析和论证。当然，结果有两个方面。一个是内部充分论证分析后，从业务到IT支持确实需要中台系统支持，可以更好地解决当前问题，支持未来的快速发展。另一个经过论证分析后，我们觉得还没有上中台的时机，需要继续探讨。其实中台的建议一定是内部实际业务驱动的，只有创业者的上层充分认识到中台的重要性后，才能充分保障此时开始的建设项目。
数据中心可以为业务部门的小IT团队提供数据仓库模型、开发工具和BI工具三种能力。其中数据仓库模型解决报告数据生成效率问题，数据开发工具解决业务人员操作数据问题，BI工具解决业务人员设计和发表报告问题。
仔细想想你所在的公司，中台已经碎片化了吗？哪家公司还没有几家业务中心、数据中心、技术中心、安全中心、金融中心？我们争论的时候，什么是假中台？为什么会出现这么多细分的中台？当时，变化正在悄悄发生，中台倾向于碎片化。
因此，SKU的信息可以在某个地方看到全量的信息，在其他业务线有这样的需求的情况下，不需要修改数据库字段，可以直接从中心台通过接口向该业务线暴露该字段，实现0开发使用。
中台落地不难，基础设施资源和数据融合困难，系统融合、平台融合支持困难。综合融合的基础设施平台(云)、数据平台等支持再利用、共享的各种服务(采用微服务结构)构筑了企业的中台，中台可以说是服务中台。中台服务一定是企业级最有价值的。支持企业级中台服务的平台也需要企业级。这是难点，融合的系统和平台太多。在中台服务上，敏捷地实现各种业务应用场景，体现了中台(或服务中台)的价值——再利用！
渊亭AI中台的多方安全计算平台如同一个数据加工厂，用户将计算节点部署到当地，选择平台作为代理，节点之间通过代理加密通信。各计算节点在不暴露隐私数据的同时，数据和模型不离开当地的前提下，共同进行模型更新和反复。计算过程中没有隐私数据的明确信息和原始数据集的传播。
数据中心是实现业务中心共享数据的跨域整合，通过加工提供整合后的数据服务能力。其中有两个重点，即第一个数据应该跨域整合，第二个数据应该在加工和处理后提供增值服务。这个加工可能是一个简单的总结表，也可能是一个复制的基本数据模型和智能分析算法。
蚂蚁数据中台成功后，国内企业纷纷模仿。但而，中台建设并不容易。在实际实施过程中，许多看似不起眼的因素会影响最终效果。本文分享了中台建设中常见的三个误区，一起来看看吧。