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数据中台的业务价值
在以客户为中心的时代，数据中台对数字化转型具有重要作用，以数据中台为基础的数据系统将位于企业应用的核心，通过数据从企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。数据中台的业务价值主要包括三个：
（1）
以客户为中心，用洞察驱动企业稳健行动
数据中台建设的核心目标就是以客户为中心的持续规模化创新，而数据中台的出现，将会极大提升数据的应用能力，将海量数据转化为高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，从而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。
（2）
以数据为基础，支持大规模商业模式创新
数据无法被业务用起来的一个原因是数据没办法变得可阅读、易理解。信息技术人员不够懂业务，而业务人员不够懂数据，导致数据应用到业务变得很困难，数据中台需要考虑将信息技术人员与业务人员之间的障碍打破，信息技术人员将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容，业务人员看到内容后能够很快结合到业务中去，这样才能更好地支撑商业模式的创新。
（3）
盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先
面对纷繁复杂而又分散割裂的海量数据，数据中台的突出优势在于，能充分利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，打造持续增值的数据资产，在此基础上，能够降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，实现数据“越用越多”的价值闭环，牢牢抓住客户，确保竞争优势。
—— 02 ——
数据中台的技术价值
（1）
持续应对多数据处理的需求
企业需要一个统一的数据中台来满足离线／实时计算需求、各种查询需求（实时查询和ad hoc），同时在将来新数据引擎（更快的计算框架，更快的查询响应）出现时，又不需要重构目前的大数据体系。
（2）
丰富标签数据，降低管理成本
数据分类主要有主数据、参考数据和指标数据，但根据目前真实的数据建设情况来看，需要对一类数据进行定义和分类，譬如标签名为“消费特征”，标签值为“促销敏感”“货比三家”“犹豫不决”。数据中台能对这类标签进行快速定义和有效管理。
（3）
数据的价值能体现业务系统效果
而不仅是准确度
过去的数据应用场景主要为报表需求，注重数据的准确性，但在更多数据场景下，特别是对于标签数据的应用，越来越多的数据是需要不断“优化”的，数据本身没有准不准确之分，比如某个会员是属于促销敏感人群，这个数据其实更多的说的是概率。
（4）
支持跨主题域访问数据
企业早期建设的应用数据层ADS（传统数据仓库ODS/DW/ADS）更多是为某个主题域所服务的，如营销域、人力资源域、风控域，而企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题，会从业务对象主体出发来考虑数据应用，如人（会员、供应商、渠道、员工）和物（商品、仓库、合同），从全域角度设计完整的面向对象的数据标签体系。
（5）
数据可以快速复用而不仅是复制
数据中台能够帮助企业聚合内外部数据，支撑高效的数据服务，最终提升企业决策水平和业务表现。企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产，快速构建数据服务，使企业可以持续、充分地利用数据，实现数据可见、可用、可运营的目标，以数据来驱动决策和运营，不断深化数字化转型。