广义的数据中台包括了数据技术，比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合；
但核心的数据中台与广义理解相比，要更往上走。它主要包括数据模型，算法服务，数据产品，数据管理等层面问题，这些服务跟企业的业务有较强的关联性；
数据中台要回归服务本质，也就是说要以服务为导向。
——服务对象是谁？笼统的讲师业务，细化的剖析则为数据模型、数据服务和数据开发。在这个能力范畴域，统一的基础模型将相关业务领域的数据做了汇聚，奠定了数据核对和认知的基础。
同时，要规避数据冗余，优化数据质量，最大程度避免“重复数据抽取和维护的成本浪费”。
数据中台要不断被业务滋养，也就是说要伴随着业务发展不断优化中台能力。
——据中台的核心是数据模型、算法服务、数据产品等能力，因此企业级数据模型应该不断随着企业的经营战略进行调整优化。同时，要规避企业信息资产的“烟囱式”数据生产模式或者项目制建设方式。
数据中台能培育业务创新，也就是说要缩短数据准备的时间，把重要的经历放在业务发展层面。
——当数据底座的基础能力夯实了，那么自然在开展业务探索的周期也就大大缩短了。数据中台下连企业基础设施和基础数据，上接企业经营战略和业务机会，是企业数据创新效率的基石和保障。规避数据准备的“长周期”，数据科学家的“水土不服”；
数据中台促进企业人才成长，也就说人员的培养和知识的传递效率得以提高。
——优良的企业中台构架，能让企业中专业的技术人才和业务人才自行探索。运用数据中台的基础模型、融合模型，从主题域切入去理解公司业务概念；规避大数据领域人才成长“靠人带”、“找人问”、“自己登陆看源码”的方法；
现在很多企业都倡导 “大中台，小前端”，这就充分体现了数据中台是企业信息化建设的核心。当然，数据中台的建立不是一蹴而就的，每个企业都应该基于实际打造独有的中台能力，在这个过程中，需要遵循一些原则：
首先，企业的组织架构及机制需要顺势而变，不应牵强；
其次，要改变工作方式，不能总运用传统的项目管理等运作模式，应该深入研究业务和数据模型；
最后，就是数据中台的团队要从传统的支撑角色逐步向运营角色转变，不仅局限于数据，而在业务领域也要努力探索
业务中台是什么？
业务中台简单来讲，就是企业级功能复用平台，比如：淘宝下面有很多电商产品有toB、有toC其实他们用到的账号系统、交易系统、营销系统等，这些大模块都是通用的。如果每个团队都重新开发一套系统就是对资源的严重浪费。因此，有专门的团队负责开发这些通用的系统，再赋能给每个产品线，这样既做到资源的最大化重复利用，又可以将每条产品线的数据沉淀在一起。
数据中台是什么？
同样的如果每条产品线都配备数据分析、开发相关人员又是一种资源的浪费。
数据中台要做四个方面的工作分别是“采集”、“存储”、“打通”、“使用”。采集就是要采集各条业务线的业务数据、日志数据、用户行为数据等有用的数据。
存储就是要用更加科学的方式存储数据，一般采用三层建模的方式，让收集上来的数据形成公司的数据资产。打通就是要打通用户的行为数据和用户的业务数据，如电商用户的浏览、点击行为和用户的支付业务数据，就要做到打通。使用就是就打通的数据赋能业务人员、领导层进行决策，做到数据反哺业务。
业务中台、数据中台有什么关系？
其实没有什么必然的关系，公司有业务中台的话，数据中台的工作会好做很多。因为业务中台已经使业务数据存储到了一个地方，这样就不用再对每个产品线，沟通成本会大大降低。没有业务中台的公司也可以搭建数据中台，只不过多么一步要从各条业务线采集数据。所以，有了业务中台，数据中台的搭建会事半功倍。
什么公司适合搭建中台？
公司内有多条产品线，各个产品线之间有很多可以复用的功能。初创公司是不适合搭建中台的，因为中台是比较重的模式，有比较高的人力成本，初创公司前期还是更加专注你的业务。