叶晖认为，判断一个企业是否适合中台有三个重要因素，首先要看自己的业务复杂性是否足够高，其次要看自己的业务是否要求足够的灵活性，最后特别重要的是系统的再利用性。从业务场景来看，网络电器商、航司票务等数据结构化，功能模块可再利用，整体流程要求强一致的业务，适合采用中台。也就是说，中台可再利用的特性可以降低业务复杂性和灵活性带来的极限成本。
本质上，数据中心可以通过各业务之间的数据支持各业务，核心价值不仅仅是机械的取数机，而是降低成本。因此，数据中心必须进入业务，使数据更好地为业务服务。
第一步实现各中台业务数据的汇集，解决数据孤岛和初级数据共享问题。 第二步实现企业级实时或非实时全维度数据的深度融合、加工和共享。 第三步萃取数据价值，支持业务创新，加速从数据转换为业务价值的过程。
数字化的核心是数据化企业的经营行为，主要内容是保存数据，管理数据。而数智化的核心在于用数据，把数字化过程中收集的数据用起来，赋能企业的经营管理和业务。企业数智化也包含数字化的内容，数据采集、存储、管理。并且，数据库、数仓、数据中台等数字化的平台，是智能化的基础。数据挖掘、可视分析等智能化应用，离不开数仓、数据中台等打通底层数据，提供标准接口。
这段时间，我一直在梳理两年来我们和业界的相关进展，思考，总结，以下就是工作成果。全文约两万字，分上下两篇，上篇是中台篇，介绍中台相关的通用话题和业务中台，下篇是数据中台篇，专门介绍数据中台。只对数据中台感兴趣的朋友可以跳到下篇。
我们在极客时间数据中台栏目中详细介绍了数据中台的建设方法，可能是业界介绍数据中台最接地的。袋鼠云、数澜等友商也出了相关书籍，当然也可以作为参考。这些书很宏观。本文简要介绍数据中台建设方法的核心内容。
首先，购物中心必须从业务增长的目标出发，从顶层设计的角度制定数字战略计划。购物中心的数字化建设应通过“人货场“的基础数据采集，经数据中台、业务中台、商业管理平台等平台进行数据整合，支撑购物中心实现数智化运营等应用，最终实现购物中心在不同商业模式下的业务增长。