非结构化数据中心是企业数据创新运营的体系，需要从战略、组织结构、建设内容等方面考虑，完全实施交货方法论实现业务落地。
蚂蚁提出数据中心这个概念的时候，很多数据仓库变成了数据中心，但是这些数据仓库实际上还是20年前的数据仓库。
该企业从2018年开始探索能够支持多业态、多渠道、超大并发的中台，实现业务敏捷化。由于餐饮业的特殊性，流量通常具有明显的高低峰特性，需要技术中台具有较强的动态扩容能力。这也就意味着在选择数据库的时候，是否支持云原生，是否支持敏捷弹性扩缩容成为非常重要的考量。
分析之后，就会对所有的商品、人群做一些标签化，通过标签化我们下一步可以去指导在线的应用去做推荐、分析、圈选等等，所以有很多数据中台的业务也会产生。
数据本身具有天然特性，一次可以广泛应用，即自身具有共享和服务的特点，正好踩到了中台词的再利用、服务的特点。数据中台的建设，首先要满足数据仓库的建设功能，其次要建设数据平台的功能，再次根据企业组织复杂、数据诉求现状、数据多组织问题进行资源优化和整合，提高数据复用率和数据整合度，最后需要内容建设、工具化建设、持续化的业务场景支持。
作为普惠AI的践行者，鲸智WhaleDI始终坚持“平民化数智”理念，以云原生、数智融合、云边端协同为导向，聚焦数据价值场景运营、聚焦平民化云原生数智基础能力建设，从AI基础技术研究、算法模型优化、研发交付一体化、技术业务协同等方面发力，沉淀“平民化、低代码”的数智化底座，面向政企客户提出以“云边端协同、软硬一体化、多场景赋能、效率型生态”为核心的AI中台解决方案，提供一站式数据智能服务，帮助客户打造企业级数据智能基础设施，赋能企业“数-智-业”敏捷贯穿。
数据中心的这种组织形式是数据建设长期必合的结果，有利于资源整合和再利用节约成本。作者也见过多年企业数据中有数百人的规模，但整体数据的能力不能评价。企业发展过程中带来的组织、业务膨胀和复杂化，过程变长构筑的各种障碍，数据队内的各种障碍也很有趣，可以剥茧分析和思考。
在这个过程中，罗旋认为最好的服务战略是了解顾客的问题。在他看来，数据中心可能不是需求，也可能是不正确或错误的需求。追本溯源，首先要了解客户的原始问题是什么，数据中台只是解决的路径或方法之一。
以用户为中心-快速抓取和识别用户需求。以场景为目的-快速构建场景，提供场景所需的知识素材。以知识为载体-快速抓取知识碎片，形成知识沉淀，推动知识分发，知识在组织内形成高效流动。 以中台为引擎——提供推动知识高效流动的中台引擎。第一层是“业务中台”，即营销中台、视频中台等，其将资源打造为可供前台调用的“中间件”，大大提高了组织效率。第二层是(业务)中心台，如百度知识中心台和AI中心台，前者的本质是数据，后者的本质是算法，两者实现了业务中心台的高效共享。
如何运营数据？作者认为，优秀的数据运营者不仅需要严格的数据管理和数据分析技术，还需要丰富的业务知识，需要这种共享、再利用的中台思维和对数据的敏感性。具备这三种能力，你是公司的数据专家，赋予业务能力，驱动业务不是空谈，只关注技术的数据运营容易被业务牵着鼻子走，成为业务的数机。
在数据层面，数字中台首先解决的是企业内系统间数据孤岛的问题，将不同系统中的数据进行全面汇集和管理，通过数据提炼分析、集中化管理，形成企业数据资产和洞察，服务于业务，解决了数据“汇管用”的问题。在业务水平上，通过重点和沉淀各业务线模块，共享通用模块，使前台业务更加敏捷地面向市场，实现企业新业务的快速在线和反复试行错误，为更多场景提供服务，提高业务响应力。在技术层面，避免重复开发，技术反复升级更有效，可以根据需要扩大服务，进一步开放整个技术框架。数字中台的最终应用价值是在充分的市场竞争下，维持和提高企业的运营效率和创新能力。