第一点，原来我们在做一张报表，或者是在业务系统里面需要查询一个数据结果的时候，它的过程是比较麻烦的，而且它的测试往往也是比较复杂的，因为业务系统是有业务属性的，但是数据是跨业务的，是融合的。在ORAP领域中，很多这种情况，比如说我的企业，Java开发工程师很好找，做应用的人很好找，懂data，知道如何做数据建模，如何做算法的人相对来讲是比较少的。但是在我们应用开发过程当中，我们会发现有太多的数据需求，这种情况下应用开发的速度是快于数据开发的速度。
第二点，在很多时候我们会发现不同的应用开发项目组，他们都会调用同样的数据模型，同样的数据服务，但是由于不了解数据，并且他们也不知道底层的数据结构，所以他们不同的项目组可能对同样的数据处理会用不同的方法，自己做自己的，然后出来的结果不一样。有的是错误的，所以开发速度慢，并且数据结果不准确，质量低，这就是过去应用开发和数据开发所面临的矛盾。但是现在数据中台就要解决这个问题，数据中台要把那些复用的数据模型，要把那些数据模型data派对中一些数据复用的能力，变成一个数据的能力平台，让那些做数据的人专注在做数据，把数据变成一个乐高积木，数据服务提供给应用开发，然后不同的应用开发项目组可以共同的去调用唯一的SARS数据服务，去保证它的数据质量和一致性。
所以数据中台的价值是什么？加速从数据到价值的服务产生过程，打造高响应力且更加智慧的业务。所以我们再回顾一下，数据中台解决的核心问题是什么？第一，解决应用开发快于数据开发的效率问题。第二，解决数据开发与数据产生价值的协作问题。第三，解决在很多企业，它的开发人员，技术人员没有数据能力的问题，这是它从技术层面的核心问题上来解决问题。
那是不是一定要做到保证数据质量百分之百，在没有问题的情况下，才能够去做数据系统，才能去做数据服务。从这点上来讲，实际上数据和业务之间的速度一直是不一致的，我们的业务永远比这个系统的开发速度要快。就是我们物理世界里的业务一定比你的软件的开发要快。然后软件从软件本身到沉淀出数据，这又是一个滞后的过程。所以数据与你的企业的业务一定是不一致的。数据的及时性，数据的一致性和数据的集成性问题，在某种角度上来讲，它是不可能百分之百彻底解决的，除非你的业务是静态的，因为你的业务呈现是在变化的，你的用户天天在变，我们的业务部门天天在思考创新，天天在希望找到新的客户的模式，这一切的创新落地下来就是数据，你的数据时时刻刻在发生变化，就是说，有的企业的业务报表系统上线以后，上线两个月很好，上线到第三个月的时候就发现报表不对了，而且他也不知道问题在哪里，然后他就需要去查看整个的过程，因为数据系统它有很强的不确定性，因为它的来源控制不了，它的来源是来自于它的业务系统，然后业务系统是变化的。
如何加快从你的业务到数据到你的数据产品之间的反馈的速度响应力，也是数据中台要解决的问题。它要把应用的价值，应用的速度，和你数据产生的速度中间的差异，时间的差异和有时候业务理解上的差异，通过数据中台去把它弥补起来。
数据中台未来趋势与展望
数据中台的建设，除了要有具备丰富行业经验的技术团队之外，还要有一套健全的、经受过大量项目的沉淀与检验的产品与工具，数据中台的最终效果和建设成本将取决于这套产品工具的自动化、智能化程度。所以通过人工智能技术来优化和改造数据中台也将成为重要的趋势。人工智能技术可以让数据中台更加敏捷和高效，未来在数据中台的底层工具和产品层面融入人工智能技术，可以自动分析源业务系统间的数据依赖关系、智能推荐主数据、数据标准、数据治理建议，还可以自动生成脚本等。
亿信华辰推出了符合企业数字化转型的数据中台解决方案，通过采集、存储、计算，治理技术形成统一标准和口径的数据资产服务，解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足、数据价值低的问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。
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