中台在数据驱动业务数字转型的时代背景下，与企业整体业务目标密切相关，不仅仅是旁路IT系统，也不仅仅是业务信息化的支持系统，还是产生驱动业务的重要环节。数据中台应当是企业组织和技术架构的有机结合体。
不同于数据仓库和数据湖主要对数据进行控制和管理，数据中台面向的是业务运营和价值创造，如果说数据是鱼，数据库和数据湖就是鱼塘和仓库，目的是把鱼存起来，而数据中台则是鱼类加工厂，能直接把鱼变成商品、产生价值。
数据中心相当于肥沃的土壤，土壤中有我们需要的各种数据，完成数据管理后的数据模型，包括业务指标系统、标签系统。
用户消费、组织系统交流、企业流程再造等数据化后，数字智能转型成为企业的必然选择，数据中心也成为各行业的转型必要。
通过分析企业半年报关于在线业务建设的部分，可以看出很多上市公司在半年报中重点提到了数据中心的建设，其中雅士利、贝恩美、红蜻蜓、居然之家等公司从2019年的财务报告中积极配置了数据中心的业务
阿里云数据中台还推出了生态合作战略，开放了平台数的智化能力，合作伙伴输入了行业经验，帮助企业构筑了数据中台。
但是，因为对于某个特定的意图(例如满足交易业务)，所以没有必要承诺与其他业务系统共享公共数据。因此，出现了适合企业交叉应用的ERP、主数据系统。当然，对于有建设业务中心的企业来说，基于微服务结构的各服务中心可以更好地提供可再利用统一的公共数据。
另一方面，作为数据中心的产品经理，必须深刻理解中心、业务中心、数据中心的新概念。对数据敏感，通过数据分析洞察更深层次的问题，通过数据解决他人无法解决的问题，提高产品价值。
接下来，让我们看看我刚才提到的定制人工智能中心。我们知道企业的智能升级需要人工智能，而人工智能需要深入结合企业的应用场景来提供更好的服务。然而，大多数企业缺乏人工智能的基本能力和平台。因此，我们为企业智能升级创造了AI中心，成为企业智能升级所必需的基础设施。而一个AI中台需要基础的数据管理、服务管理、资源管理等等基础能力，同时又包括AI能力引擎、AI开发平台。
制造业是社会上非常重要的行业，提供了我们需要的各个方面，无论是工作还是生活中的产品。制造业的创新、质量提高、书籍降低、效率提高也很重要。我们基于工业云和物联网这些基础设施为制造业提供了相应的AI中台和数据知识中台。而基于层可以提供智能质监、工艺优化、排产排程等AI应用，已经应用于钢铁、3C、电力、汽车等很多行业。
数据中心提供多种数据应用形式，包括数据报告、智能数据产品等。将统一汇总加工后的数据或者明细原子数据提供给数据应用，为业务提供数据支撑。