數據中臺是指通過數據技術對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。通過數據中臺建設，能夠把企業海量死/活數據變成資產并有效利用 ，使數據持續地服務于業務。
缺乏統一數據標準
缺乏統一的數據標準，數據混亂沖突、一數多源，眾多業務系統的數據不能有效融合，數據孤島現象嚴重。
數據質量參差不齊
數據冗余、數據缺值、數據沖突等數據質量問題不能被及時發現和有效解決，規范的數據治理流程和考核機制缺失或有待完善。
數據周期規劃混亂
部分企業內部數據的采集、傳輸、存儲、應用、開放共享等全生命周期流程的各個環節的規劃存在不合理現象。
難以統籌業務管理
數據需求、數據質量、數據應用等問題的管理和解決分散在不同業務和技術部門，沒有一個清晰的協調機制和統一的數據管理渠道，業務不能及時、按需獲得數據支持。
數據處理效率低下
數據采集、預處理等工作的周期較長，方法不夠便捷，處理效率低下，無法快速挖掘整理出完善優質的數據屬性供分析應用，需要提升開發及治理效率。
數據價值未深度挖掘
數據應用大部分還停留在獨立業務應用可視化階段，缺乏企業經營管理層面的全局管控，基于大數據、人工智能、機器學習等技術的監測、預警應用率低。
支撐企業業務創新，驅動企業穩健行動。
幫助企業構筑堅實壁壘，輔助企業科學決策。
加速企業數字化轉型變革。
