在深入理解阿里巴巴对数据中台概念的诠释,并基于该领域的深度调研后,亿欧智库将数据中台定义为:企业内支持高效构建全域数据资产、敏捷赋能多类业务、智能服务全流程人员的新型数据智能系统。
第五个误区是认为中台只能满足短期业务需求。一些企业领导认为，通过数据中台进行数据应用只能满足当前的业务需求，不能满足未来两到三年甚至更长期的业务需求。他们之所以有这样的想法，是因为他们没有真正参与数据中心的实施和落地，只能看到问题的表没有看透内在的本质。技术结构的价值不能一目了然。对于一般的SaaS软件，如果选择错误的话可以立即更换，成本可以控制，但是在PasS的基础设施中，如果基础错误的话，结果会非常严重。
有趣的是，与数据管理相似，行业对数据中心也没有形成统一的概念定义。一般来说，数据中心是可持续的使用企业数据机制，是战略选择和组织形式，基于企业特有的业务模式和组织结构，通过有形的产品和实施方法论支持，构建的数据成为资产，服务于业务的机制。
总而言之，数据中台提供的是存储和计算能力，基于不同的业务场景，构建了支持不同业务的数据服务，依靠强大的计算能力，可以迅速缩短结果的周期。AI中台将算法模型融入构建为服务，构建算法模型服务，更快、更高效地面向业务。但是，无论是数据中心台还是AI中心台，都是基础设施，建立基础设施只是第一步，如何最大化其价值，依靠AI中心台持续优化业务，实现持续智能。
数据中心确实着火了，很多企业已经着陆，没有启动的企业也在考虑。显然，登陆数据中心可以满足企业的一些。具体是什么？
笔者认为，数字化必须指向决策，收集什么样的数据，需要精密设计。企业要有数据中台的支撑，为更大的数字化转型做好数据基础。
如果没有超前的眼光，那你现在折腾数据中台也是一样的感觉，根本不知道上一个数据中台有啥意义。更搞笑的是很多甲方信息化负责人也不知道为啥要上数据中台，就是老板说要上，或者咨询公司说要上，或者别人都上了，我不搞一个显得我很没水平。但是，他们也不知道要做什么，反过来向乙方寻求数据中的建设方案。
后端阿里云提供计算资源和中间部件，以PaaS云服务能力为载体。同时，使用集团近10年的双11、双12的高可靠性、稳定的运输保障能力，支持整个系统。中台的使命是从下到上逐步完善蚂蚁的整个系统，从蚂蚁云、数据、中间部件、算法到上支持的各种业务解决方案，构筑蚂蚁自己的核心能力。
我的观点是AI中台是可行的，但目前整个行业还不成熟，至少数据中台成熟后，可能有AI中台成形的条件。