不僅阿裏巴巴的業務競爭對手騰訊和網易認可並推出了自己的想法，許多上市公司也提出了建設數據中心的想法，依靠數據重塑業務鏈。
相對於大型互聯網公司的投資盛況，市場上也有不少不好的聲音，存在“爛尾”、“無效”等問題。
“妳認為我們應該建立壹個數據中心嗎？”
總會有這樣的問題，而且問題往往是手握大項目的高管提出來的。但其實能提出這個問題的人，大多都是看著別人做臺灣，自己想跟風，趕潮流，結果卻是“妳去臺灣，人家就下臺。”
阿裏巴巴董事局主席兼首席執行官張勇在湖畔大學分享時也說過:如果壹個企業為中國而跑，變成了中國，那就是死了。
那麽，企業需要建設數據中心嗎？什麽樣的建築？怎麽建？
平臺在數據上可以解決的問題
想知道數據中心要不要推廣，首先要知道數據中心能解決什麽問題。
數據收集和管理
實現數據的收集、整理和歸納，合並和完善各種數據源。
數據提取和分析
通過對數據的處理，保證了業務部門在需要具體數據時，可以直接提供相應的數據信息。
數據的利用和評估
實現數據的二次開發利用，將其轉化為有利於企業業務發展的有效信息，提高數據的利用率。
事實上，可以清楚地看到，數據中的臺灣在幫助企業轉型升級方面效果顯著。
類似於數據中心的數據湖和數據平臺並沒有過去的數據中心那麽普及。為什麽業務部門如此熱衷於數據中心？
從數據中心可以解決的問題可以看出，讓數據更靈活、更快捷地服務於各種業務，是數據中心的建設目的。
能夠結合具體業務場景的數據中心，才是適合企業的。
整合數據和數字化業務。
強調的是業務數據的沈澱和收集，業務相關的鏈接以數據的形式存儲，這也是業務數據化最基本最直接的表現。
“數據中心”建立後，企業實現了與業務數據的強強聯合，既避免了重復無效操作，又提高了工作效率和數據享受能力，保證了數據的壹致性。
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處理、數據操作
通過對業務運營中總結的數據進行二次加工，找出規律，運用規律，讓數據反哺業務，最終體現數據的價值。
主要強調數據的創新使用，利用積累的數據開發新業務。
比如淘寶根據搜索習慣等大數據，判斷定向偏好，通過算法推送產品，這就是數據業務。
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集成和連接數據和業務孤島。
如果壹個公司的數據平臺沒有和具體的業務場景相結合，那麽這個數據平臺只是壹個幌子，沒有任何實際的好處。
比如壹個數據量巨大的電商企業，倉儲、供應、物流、市場運營都是獨立的數據集群，甚至使用不同的數據管理系統。為了保證業務的正常運行，需要在數據和業務之間架起橋梁，建設數據中心。
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標簽
如果要把數據平臺和企業的具體業務場景結合起來，就意味著不能依賴壹般的建築模板，定制就成為了企業平臺戰略中的壹個重要問題。
中臺服務公司的銷售為了贏得客戶，大多會誇大效果，什麽都答應，什麽都有，壹套中臺模板“包治百病”。
與數字化轉型壹樣，數據中心的建設實際上是壹個螺旋上升的過程，不需要“穩定”，往往需要根據具體的業務情況進行系統定制，並根據世界不斷變化的需求進行改進。
可以說，任何在臺灣承諾提供現成數據並直接投入應用的服務商，都是“大忽悠”。
企業“苦心”打造的數據平臺必須符合自身的業務定位和運營趨勢，為企業開辟個性化數據平臺之路。
據了解，截至2020年10年底，已有超過100個行業超過65438+萬家企業使用了定制化數據中心及其衍生服務。
更有價值的中間平臺是符合具體業務的數據中間平臺，而不是壹般的數據中間平臺，業務數據中間平臺的搭建和定制可能真的是壹個關鍵。