作为前端业务需求和后端多维数据关系的连接者，数据分析师视角下的数据中台更多是从应用分析的角度出发所搭建的台。
某些公司将BI(商业智能)、报表、仓库、ETL、计算平台等数据工具集成，将最终形成的体系定义为数据中台。在智能手机普及之前，人们对于智能手机的理解并不清晰，单纯地认为智能手机只能拍照、打电话、玩游戏。一些商家借机推出有摄影和视频功能的产品，将其定义为智能手机，销售给消费者。目前，包括假中台在内的许多数据中台利用了类似的认知偏差，将各种堆积组合而成的工具定义为数据中台，引起了市场上数据中台概念混乱的局面。单从功能的角度来看，伪中台也可以实现数据的清洗、分析等操作，但伪中台只能解决数字变革企业的一部分问题，不能进行深入的数据应用。数据工具的整合不是数据中心。
一个数据中台的相当重要一步就是可以把一切公司内部的业务数据去进行一个统一，前提当然是要各业务线口径统一，把整个公司数据就能统一起来，这个时候我们就能看到整体的一个流转情况以及以相同的标准来看待各业务线中的数据。
除了渠道方面的洞察，报告还从前端消费场景、中台消费者数据运营、后台基础设施三个角度分析了零售数字化的痛点，发掘了符合业界经典解决方案，欢迎阅读报告书完整版获得雷锋网对零售数字化需求的完整洞察。
在数字经济时代，企业需要快速响应用户的需求，这种快速响应的能力需要借助平台的力量。数据中台技术可以分析用户的购买行为、分析消费场景、分析用户的购买喜好等业务场景化的数据分析，通过各业务系统和产品线的数据，进行计算、存储、加工，形成数据产品和服务，实现数据智能应用分析和挖掘大量数据背后的价值就是数据分析师的工作内容。对于数据分析师来说，数据中心的价值主要体现在以下4点。
CTO/CIO是企业数字技术结构的规划者和设计者，在他们看来，数字新技术可以收集客户数据，反复创新产品，提高服务质量，提高运营效率，实现数据能力业务，必须建立数据中心。
为了系统地顺利配置AI技术和应用，向AI银行变革，银行需要投资和改造所有三个层次的系统能力。这包括客户交流层、AI决策层(AI中台层)、核心系统和数据中台层，同时需要逐步改造运营模式。如果这些相互联系和依赖的水平能够共同运行，AI银行将为客户提供独特的全渠道体验，实现大规模个性化，加快产品和服务创新周期。
从现在的行业实践来看，数据中心好像只能为数不多的数据多、业务复杂的大型企业提供福利。对于数量更大的中小企业，不需要数据中心吗？
数据中台可以帮助企业将基础设施、中台和顶级业务形成完整的闭环，以业务、服务、数据、资产为基础框架，从上到下建立数据智能管理应用体系，帮助企业CEO构建数据资产化和应用增值的战略体系，企业在复杂多变的商业环境中