数据汇集到数据中心需要数据加工和过程管理的工具中进行数据处理，可以迅速将数据加工成对业务有用的数据。数据开发平台提供实时开发和离线开发工具，智能调度、智能运输、监视警告等一系列工具，提高数据开发人员和分析人员的效率。
企业的数字化首先要实现的是功能中心，将企业在不同阶段购买的软件和工具相应地聚集在一起，使员工能够更好地使用。例如，我认为这是企业的微信。功能中台的下一步是数据中台，打破企业内部之间的信息孤岛。最后，企业需要构建的是决策中心，利用庞大的数据、人工智能、大数据等技术实现更科学的决策是我对中心的理解。
数据中心的需求不是来自外部，而是来自内部，来自企业对未来发展的担忧。数据中台是增持未来，以发展的角度解决企业面临的问题，面对不确定的未来，企业无法确认今天的数据未来将如何使用，产生什么样的价值，因此需要数据中台。现在不断连接数据，不断进行资产化、服务化，未来企业看清业务场景，将数据需求输入数据中心，才知道原来的数据可以这样使用，知道如何适应。数据中台是对未来场景的能力支持，是增援未来的能力。
基于成熟的开源组件，一方面企业系统更加稳定，平台更加工程化，可以支持企业的大规模应用，中台可以根据业务需求灵活扩展，另一方面企业可以大幅度降低建设数据中台的成本，提高开发效率，使企业内部开发人员更加专注于解决业务问题。
数据中台内聚集的数据资产就像金矿，对企业来说，数据中台必须解决数据管理、使用方法的问题。通过中心化的数据资产管理，可以全面评价资产的使用及其价值，构建数据应用的全链接跟踪系统，清晰、透明、评价数据成本、业务收益。传统企业由于业务系统多样、设计独立等原因形成了数据烟囱式开发的局面。通过数据资产的集中管理，可以全面把握企业全局的数据资产状况，透明地表现纵向部门、横向水平的运营状况，为科学的数据化决策奠定坚实的数据基础。
这阶段的特点是构建数据中台的技术、理念、方法论是可复制的，市场上已有成熟的支持数据中台高效运行的平台级产品。企业通过计划、建设、实施数据，可以具备三个基本能力