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如今，数据中台受到数字化转型企业的追捧，市场上出现了很多所谓的“数据中台”，真伪难辨、乱象横生。
1.
假中台
某些软件厂商的产品与数据中台的概念有一定的相似性，便宣称是数据中台。这类“数据中台”空有其名，是假中台，无法满足企业对于应用数据的需求。
提供软件服务仅仅是数据中台架构之下的一部分。
2.
伪中台
某些公司将BI(商业智能)、报表、仓库、ETL、计算平台等数据工具集成，将最终形成的体系定义为数据中台。在智能手机普及之前，人们对于智能手机的理解并不清晰，单纯地认为智能手机只能拍照、打电话、玩游戏。一些商家借机推出有照相和录像功能的产品，将其定义为智能手机并销售给消费者。目前，包括伪中台在内的众多“数据中台”便利用了类似的认知偏差，将各种堆砌组合而成的工具定义为数据中台，造成了市场上“数据中台”概念混淆的局面。
单从功能的角度来看，伪中台也能实现对数据的清洗、分析等操作，但是伪中台只能解决数字化转型企业的部分问题，无法做到深入的数据应用。数据工具的集成不是数据中台。
3.
封闭中台
封闭中台是一种具有较高风险的中台，此类中台有两个特点：
一是不够灵活
，当公司选择封闭数据中台进行数字化转型时，除了需要此类数据中台外，还需要购买其他的套件，例如使用某款封闭中台上云时，只能用此类中台旗下的云系统；
二是不支持二次开发和开源的内容
，封闭中台顾名思义是封闭的体系，而消费市场需要的是开放性的中台，应做到向上开放或向下开放。
CTO在挑选数据中台时要慎重，避免被中台乱象误导。一旦中台选型出现错误，不仅会提高企业的转型成本，还会错失数字化转型的良机。
中台相当于盖房前打下的地基
，如果建造者在房屋搭建到某一阶段时才发现地基不稳，就需要推倒重来。
过去30年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础，每当技术部门为业务部门解决问题时，都需要建设一个新系统。每个系统自成一体，只为满足单一的业务需求。这不仅耗费了各部门大量的精力，也难以打通各系统的数据，无法形成更强大的数据能力。此外，IT辅助管理系统更注重数据采集，各个系统数据孤立存在、烟囱林立。在新的产业互联网时代，企业需要快速响应外部变化，建立多维度的数据以重塑DT应用，传统的架构并不适合现在的市场发展情况，而
数据中台架构颠覆了过去30年传
统的IT数据管理架构
。
数据中台的工作原理如同饭店满足食客需求
。
数据可被比作基础食材，CRM、ERP等管理系统将数据分门别类地放到数据库里(中央厨房)，通过数据治理技术将数据清洗好，对于某些有
特殊要求的数据还需要做深加工。
经过以上处理方式，数据才能提供给业务人员或者技术人员
使用，相当于将分类规整好、清洗好的食材交给厨师。
业务人员在使用数据时会根据不同的需求对数据进行组合搭配，即对数据进行建模。
数据通过建模生成不同的应用方向，再通过可视化将其美化，最终为用户呈现契合需求的应用产品
。
在企业有数据中台之前，生成应用产品也需要经过数据治理、清洗、建模等流程，但只形成了这款产品的加工链，数据没有实现同步，烟囱式的壁垒由此产
生。新的业务需求即使与之前做的产品有重合，仍然需要从头再做。
在IT管理系统时代，这样漫长的开发周期需要3到6个月，且实施过程中不能有太多变更，也就是说不能根据业务变化随时调整需求。这样的应用研发不仅进度慢、周期长，而且重复建设有共性的功能会造成企业资源和成本的浪费。
企业建立一套完整的数据中台体系，就相当于建立了一体化的中央厨房。该体系将食材加工装配好，业务人员直接按需“下单”，随即生成定制化应用。
企业依靠强大的数据中台服务可以提升竞争力，保持市场有利地位。
过去，企业做项目时，在应用产品研发之初都会强调功能，各个应用的功能或多或少会有重复。企业对这些重复功能的定义并不相同，也没有沉淀这些共用的功能。
在数据中台上开发的应用更注重能力共享，以便快速满足不同需求
。数据中台将数据统一采集、清洗后形成标准数据，并进行存储，形成大数据资产层。这些数据服务是以实现业务目标为前提的，是企业独有的，并且具备复用能力，是企业业务和数据的积累。这样的数据服务不仅能够帮助企业减少重复建设，还可以减少部门间协作的壁垒，帮助企业提升竞争能力。
数据中台是包含模型资产、应用资产、工具资产、技术资产的赋能平台
。数据中台不只是输出技术能力、数据能力、资产能力、应用能力以及制度能力，也输出中台的价值。数据中台的核心在于赋能业务部门及用户，快速响应外部需求。
数据中台是新一代的数据架构思路，其工作原理是以应用为出发点进行数据整合，最终呈现的结果是数据应用的平台。
人们的需求千变万化，以纯技术为导向的数据中台很难快速响应外部需求。
数据中台并不是一种端到端的技术平台，它更注重业务端的使用和业务价值的体现。传统API能力输出模式需要中间层的技术转化，无法快速、高效地产生应用，无法满足企业多变的需求。企业搭建数据中台、创建API接口，仅仅是完成了数据中台建设的一环。
可见，
数据中台的建设需要公司各个部门的多维配合，它是业务、技术和资产的有机结合体
，并不是片面的模块组合。
数据中台作为一种新的技术建设思路，打破了企业传统的功能式和集成式建设思路
。以前企业打造产品需要先搭建基础技术架构，再添加应用功能，这种建设思路比较适合产品模式稳定的企业，对于应用需求多变、应用出发点无法统一的公司来说，并不是最佳的选择。
以应用为核心的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而建设数据中台将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。
在过去，企业为提高管理效率，会部署多种管理系统，这些管理系统只能在管理基础数据、简单分析业务等方面为决策者提供片面的参考。这种集成式的建设思路无法真正赋能业务，数据应用多样化，大量临时的、即时的、分散的需求不时产生，数据模型需要根据业务重点经常调整，仅仅通过联通各个管理系统账号是无法及时响应需求的。
现如今，数据已经成为企业提升竞争力的核心资源，企业在发展过程中要充分发挥数据的潜在价值，将数据变为企业的资产，通过数据发现企业存在的问题，改进企业的管理模式。
建设数据中台首先要明确目标。构建数据中台能取得什么样的效果？对于数据中台建设的预算投入是多少？企业的CEO和董事会要制定一个关于数据中台建设的详细规划。
建设数据中台需要统一数据源头和数据归集应用，对企业内部的数据资源进行整合、分析，将重复的数据剔除，减少数据重复建设，共享数据，提高业务响应效率，达到降本增效的目的。
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