什么样的企业适合建数据中台？
从数据成熟度来看：
① 具有良好的数据底子，拥有丰富的数据维度
② 企业的各业务板块都有数仓和报表，需面向集团构建统一的数据管理平台
③ 多个大数据场景，例如：阿里、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景
从业务性质来看：
① toC业务，且业务运营非常依赖用户/客户数据
② 企业内部运营多业态/品牌/产品的客户数据，需要打通数据共享。
③ 供应链特别复杂的企业，需要数据驱动优化
④ 生产制造业，生产线上的数据需要数据中台来整合服务化
无论是数据中台也好，数据仓库也好，还是数据平台，最终都是为了让数据的价值更好的作用于业务、经营和管理上。
这三种方案都具有一定的适用性，需要结合企业不同的发展阶段来判断，具体：信息化水平，数据体量、业务性质、还有数据成熟度等。
如何应用数据？大致分为几个阶段：
首先，把数据管理起来，形成统一数据资产（数据资产不等同于数据，数据资产是唯一的，能为业务产生价值的数据）
其次，将数据可视化，在我们将数据自动化、可视化的呈现出来的过程中，我们能够充分释放数据的信度、效度、准确度方面的价值。这也是为什么越来越多的传统企业在进行数据项目规划时，通常会先做一个叫做”管理驾驶舱”的东西。
其本质就是，通过上层呈现所要保证的一致性和规范性，倒逼下层的数据管理、数据治理，从而逐渐开展数据分析辅助决策、数据驱动业务等。
数据可以告诉决策者一些潜在的规律，以数据来证明或判断决策。
第三个阶段，很多时候，即便数据质量非常完备了，但因为依赖于统计学的数据分析只能对历史的、以往发生过的事情做解释，所以往往总是会慢半拍。
而数据挖掘、机器学习，这些近几年才流行起来的技术，可以充分利用海量的数据，通过算法模型去挖掘数据背后的规律，从而辅助我们提前预测或者个性化推荐。以往我们只会用数据来证明我们历史的决策对错，现在我们用数据来引导我们做出对的决策。
基于数据资产催生的人工智能，将数据进行再融合形成新的数据，源源不断给我们提供新的业务视角，让我们不断创新、不停去尝试。当我们逐渐依赖数据机器人的指令，形成数据服务思维和习惯，让业务与数据形成循环活起来，让它成为业务的一部分，同时让机器智能成为决策环节，运营就可以智能化，即智能化的数字业务系统。
最后，想必对于各种企业要做数据项目，想要构建数据中台，我们可以形成一个优先级顺序。
1.以管理驾驶舱为驱动的数据仓库建设
2.面向各业务主题的全面数据治理
3.非结构化数据+海量数据加速的大数据平台
4.把数据变成个性化服务的数据中台
本文内容节选自帆软
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