1.数据中台的定义
数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
数据中台需求的出现，是企业数字化转型的一个标志性的转折，数据中台成为热点，标志着，“在企业信息化或者数字化的历史上，数据从来没有距离业务这么近，数字化转型正从流程优先走向数据优先”。要想从根本上理解数据中台是什么，要认识到数据和软件的关系。
信息化和数字化的本质区别是：
“信息化是用软件工程技术局部支撑和改良业务，数字化是用数字化技术重塑和转型业务本身”，而数据则是构成数字化业务世界的原子材料。
数据从应用诞生的那一天开始就存在，但是，数据并不是第一天就被存储和利用的，应用和数据的发展是不同步的，数据的地位是不断演进，越来越重要的，经历了以下五个阶段：
阶段1：数据没有被存储
早期的应用，是为了解决某一个单点的问题，比如计算器，计算过程的数据是不被存储的，但是计算的过程中，数据是客观存在的。这个阶段，数据是应用的过程产物，产生即丢弃，并不被存储。
阶段2：只有少量结果数据被存储和查询
当应用的功能丰富后，软件从解决单点问题的工具演进到处理一类业务问题，从而有了多个功能模块。典型的例子是办公自动化系统、进销存系统，这个时候少量的结果数据被存储起来，并且也有了对数据的查询、统计的需求。这个时候，数据是关键业务的记录。
阶段3：数据仓库出现，数据被大量存储
接着，企业级管理系统比如ERP、MES、CRM的出现，企业管理层需要跨条线，跨职能了解和掌握整体的经营情况，从而根据这些数据来帮助企业做决策。这个时候商务智能，传统数据仓库系统应运而生的出现了，数据在企业管理中的作用开始显现。但是这个时候的数据距离业务很远，为业务提供支持的速度很慢，往往是先有了业务想法和需求，先有“领导要看什么”，然后在去采集和处理对应的数据做出什么报表给到领导
阶段4：数据的深入价值开始被挖掘
传统数据仓库还是基于流程的，原因是数据仓库的需求还是来自于预先的设计，来自于固有流程数据的整合。而这个时候，企业的业务已经有了一定的复杂度，企业管理人员希望从数据当中发现一些隐藏的未知的价值和规律。而这个时候预定义的查询条件，预定义的业务主题已经不能满足这样的需求，所以在数据仓库基础上，产生了数据挖掘的技术，业务从数据中发现市场的规律，洞察客户的兴趣，产生一些人们不知道的信息。这个阶段在市场营销、生产调度等影响因子较多，动态性较大的业务领域，数据的重要性愈加凸显。
以上四个阶段，基本上都处于“业务数据化”的阶段
阶段5：业务数据化，数据成为企业核心资产
到了数字化时代，所有的一切都被数字化的技术所重构，而数据是构成数字化世界的基础。数据如同石油一样，成为新时代的资源，从数据当中挖掘价值，从数据当中去产生创新已经成为了所有企业的共识。这个时候，数据成为了企业的核心资产，所有的业务都被数据化。
在人工智能信息化时代，数据是流程的副产品，流程是预先设计好的，然后在设计好的流程中产生了数据。数据中台是数据挖掘的数据底座。
