對于很多企業來說，經常把數字化轉型和數據中臺這種大工程、大項目“劃”等號，從而對轉型工作望而卻步，錯失良機。

實際上，數字化轉型的門檻并沒有那么高，即使不建設中臺，通過“單點”轉型的方式，也能達到很好的效果;

反過來說，構建中臺也并不一定是個必選項，要從風險、經濟、業務等多個維度進行綜合評價是否需要。

數據中臺，本質是數據能力的開放和共享：

開放，強調的是實現各業務、各部門數據資源匯聚協同的技術載體;共享，強調的是實現基于屬于源加工成形后的數據產品在組織內簡單、敏捷的廣泛應用。

不少企業在構建了數據中臺后，源端系統的數據接不進來，即使接進來，數據質量也不足以有效推動數字化應用。導致數據中臺以建成為目標，而不是以運營為目標。

因此，企業不能簡單地把數字化轉型等同于中臺建設，中臺只是部分企業數字化轉型加深階段的一種可能的選擇罷了。

那么，如何看企業是否要進行數據中臺建設呢?

一是看企業規模和復雜性。

企業的組織結構如果比較簡單，那么就不容易產生數據開放性的問題。

企業各方對數據的權利和責任是相對一致的，比較容易對數據價值產生同步的認知，同時對數據資源的統籌調度門檻也相對較低。

這種情況下，中臺對于數據貫通、數據匯聚的價值也就一般。

尤其對于中小企業來說，數據中臺的概念可以降級為數據倉庫先行實踐。

因此可以說，當一個中小企業想要轉型決策時，他真正需要的是數據倉庫，而不是數據中臺。

二是看數據源頭的結構。

企業的數據都是來自于源端業務系統，無論是在線事務處理還是傳感器獲取的一手生產環境信息。

當源端業務系統很多，各系統產生的數據分散，且數據的格式相互不統一的時候，就需要對其進行標準化處理，然后進行統一表示和建模，從而達到數據整合的效果。

而如果企業的數據源頭比較單一，不涉及跨系統、跨領域的數據應用，那么可以直接原業務系統為中心，進行數據資源的ETL，以Pipeline的方式開展數據應用。

三是看應用需求。

不只是數據中臺，其實所有企業中臺類型，包括業務中臺、AI中臺、技術中臺，最終都是面向終端應用。企業中臺在建設時，需要充分考慮后面怎么使用進行規劃，因此，中臺建設的決策需要一定的“預判性”。

通俗來說，如果不知道數據未來的使用方向，數據中臺的建設往往是徒勞的。

因此，在建設數據中臺之前，比較正常的一個推進路徑是，先在企業內部開展一些典型的數據應用，從這些數據應用上洞察到，更深度的數字化的可能性，例如：

是否企業當前已經開展的數字化應用將會涉及到更廣泛的業務條線 ...

很多數字化應用本質上是雷同的，具有可被進一步提煉抽象的共性邏輯和數據需求 ...

一些更深度的數據應用開發已經遇到了信息協同方面的實施瓶頸 ...

無論是廣度上，還是深度上，數據中臺都是為了強化現有數據應用的基石。本質上數據中臺解決“數字化”從1到10的問題，而非從0到1的問題。