中台的核心目标是构建高再利用的能力体系，支持前台的灵活创新，提高前台的应对能力，这个目标的实现不仅需要合理的中台化组织，还需要中台化的企业数字运营平台，这个平台有效地管理各种能力，正确地评价能力，自己开发技术上，该平台必须采用中台化的技术结构、数据结构和应用结构
数据中心可以满足数据集中处理的需求，数据中心可以打破系统分裂，消除数据差距，建立企业级的数据大脑，形成数据驱动的统一智能运营系统。
大多数企业低估了设中台的成本和难易度。因为连数据的概念都不能理解。Kimball维度建模的核心思想有重要的前提。这个理论必须得到企业上层的认可，管理者开始推进。例如，让财务负责人拍摄财务指标，让运营负责人拍摄运营指标等，让专家做专业的事情。然而，许多公司不知道他们想要什么，所以他们大张旗鼓地开始工作，等待一切建成。直到那时，他们才发现他们不是他们想要的，所以他们抱怨中国台湾或数据没有价值。这是国内大多数公司的现状。
eBay作为最早成熟的电商平台，需要服务大量碎片化的商家和碎片化的用户，传统的应用开发方式和部署方式存在大量重复建设和资源浪费的问题。为了解决这个问题，eBay探索了5C(包括商品中心、会员中心等5个中心)的业务中心结构的原型，以BI为中心构筑了数据-数据消费的数据结构。
数据中心数据资产化，业务中心业务抽象化。各自工作后，业务中心从数据中心获得统一、通过的数据，同时产生对外服务的新数据，反馈数据中心，形成强化电路，像螺旋桨一样起飞(嗯，这部分是别人让我闲逛的，我来说说吧。我只做过数据中台，没做过业务中台。）
数据仓库和传统的数据平台，其出发点为一个支撑性的技术系统，即一定要先考虑我具有什么数据，然后我才能干什么，因此特别强调数据质量和元数据管理；而数据中台的第一出发点不是数据而是业务，一开始不用看你系统里面有什么数据，而是去解决你的业务问题需要什么样的数据服务。
但是，人们对数据中心、数据平台、数据仓库、大数据等概念的分析和理解在偏差，对数据中心概念产生疑问和误读。