数据中心台的建设给企业带来了三个方面的价值和变化:第一，面向IT部门，通过一站式大数据技术工程能力，全管理的PASS平台，实现了技术降低，使更多的技术合作能够有效地开发，提高了整个应用数据的智能开发效率，第二，面向业务部门，通过数据资产的建设，使数据中心台更加开放的能力，使业务能够灵活地分析
首先，在方法论水平上需要全局观统领，单独谈论局部技术、系统和结构，不能实现真正的数据中心建设，其次要把思想产品化，形成真正的普遍工具和产品，第三，数据中心建设不是数据系统项目，而是组织文化的变革，是真正把数据变成资产的变革。阿里巴巴数据中台现在通过阿里云对外输出能力。
数据中心除了提供各种API外，最核心的应用还支持银行决策中心。最近几年，一些大行在这方面已经进行了有益的尝试。银行大脑是数据驱动的指挥中枢，是数字银行的核心竞争力。
在我们传统的数据应用中，随着数据对业务友好度的增加，其时效性也在减弱。我们的目标显然是数据快、好。各部门的需求不同，为什么不自助分析业务数据呢？所以我们有了右上角的目标状态。但是这个理想状态和我们现在的数据应用中间有很大的空隙，用什么来填补呢？答案是数据的中心。
尽管“中台”这个概念在经过一轮爆炒后遭受了些许质疑，但因其统一数据接口、合理调配资源算力、支持前台敏捷开发的技术逻辑，愈发受到金融业推崇——尤其是各家金融机构唯恐数字化转型落伍的当下。
全面了解数据中心的数据宝物后，下一期将继续探索如何实现数据附加价值——自主开发数据产品~期待！
在互联网行业，也出现了类似的趋势。在过去的两三年里，互联网公司一个接一个地建立了中国舞台，打开和分析内部数据，孵化新的子业务，获得新的增长动能。传统行业也需要这样的数据中心，不仅需要数据分析能力，还需要知道行业know-how，用技术手段最大限度地发挥数据价值。
我们有这些问题，回到本文的主题:数据中台热下的冷思考。冷思考是因为人云和云和云，而是盲目跟风，要慎重考虑和对待。
以打工跳跃为例，很多人认为是app工厂，制作了很多着名的产品，如颤音、标题等，但他们的研究开发背后一定有和蚂蚁一样合理的数据中心系统。
在DI建设中，随着大量C端应用系统的接触，企业业务的发展需要融入数据和模型的价值，实现应用系统的数据智能化。如何帮助服务运营系统的研发人员实现大规模的相互协作和高度再利用的开展项目，是企业面临的主要压力，也逐渐形成数据中心的支持能力。
具备以上的三个能力之后，才有可能进行规模化全线业务智能的建设。大数据AI的技术工程能力、数据资产的建设和对应管理能力以及数据项目能够有效地协同规模化再利用能力，这三点是数据中心的核心能力。