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数据中台的搭建随着互联网的不断发展而逐渐被众多企业引入并付诸实践，而本文我们就通过案例分析来了解一下，数据中心搭建都有哪些误区。
1.数据中台等同于数据工具的集合
数据工具的集合能有效地提高数据开发和使用的效率，实现让数据易用的目标。
建设数据中台的核心目标是为业务中台赋能，提升数据规模化应用的能力，有效地实现数据的价值，支持业务数据化和智能化的需求，快速、敏捷地响应客户的个性化需求。
因此，数据工具是数据中台建设的中间产物，而非终极目标。
2.数据中台等同于数据平台
数据平台是数据中台的一部分功能，是实现数据好用的核心能力和基础设施。
比如，我们常说的云平台，就是数据平台的一种体现。数据中台是一个价值导向的数据生态，目标是让数据成为资产，让资产可以复用，且充分赋能业务，实现业务价值的大化。
3.建设数据中台是互联网企业的事，传统行业用不着
数据中台先实现数据线上化，然后实现标准化，随后实现资产化，之后实现智能化，后实现服务化。
传统行业自身会生产很多数据，同时也需要外部数据的赋能，只要按照线上化、标准化、资产化、智能化和服务化的路径建设数据中台，就能让大数据产生价值，让业务获得数据智能。
4.建设数据中台是数据部门的工作，与其他部门关系不大
数据中台是企业数字化转型的核心产品，为业务解决数据资产化和数据服务化的问题。
数字化转型是企业的核心战略之一，需要企业自上而下制定数据战略，需要整个企业的支持和推动。尽管数据中台的日常技术工作主要由数据或科技部门承担，但是与业务中台、后台相关部门的连接点和接触点非常多，需要其他部门提供业务知识、业务规则和业务需求等各种输入。
数据中台的很多工作也需要和业务部门进行共创，而非让数据部门闭门造车。
5.不着急建设数据中台，等业务成熟之后再说
很多企业刚开始拼命做业务，忽视数据中台和数据体系的建设。等到业务日趋成熟，需要数据进一步提升业务价值时，它们发现数据维度不全，数据质量很差，大部分数据不可用，只能看着海量数据，却望洋兴叹，无从下手。这时虽然数据量很大，但是大部分数据是无效数据。它们后不得不把一切归零，从头开始启动数据中台的建设。
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