数字数据能力包括构建覆盖基础层、数据中心和应用层的数据架构体

数字数据能力包括构建覆盖基础层、数据中心和应用层的数据架构体系。零售业务营销和风险控制是以数据为核心的场景，依托零售业务建立完整的数据架构体系，为后续数字化转型的大规模推广奠定数据基础。

前面提到了数据中心的总体目标、建设路径、与业务中心的交互与融合，涉及数据战略、组织架构、人才建设、数据基础设施、数据标准化、数据模型建设、数据平台、数据智能、数据服务系统和数据管理。

数据中心的上层是数据前台，主要包括BI报表、数据产品和业务系统。首先，数据中台赋能分析师以BI报表的形式推动业务精细化运作。如下图所示，基于数据仓库中的半加工数据，数据可视化和数据分析可以通过BI平台快速根据业务需求进行。

三、L3级：中台能力自动化，辅助数据关联和理解，建模和优化。包括数据血缘、相似度、冗余度、使用情况和自动评分。辅助标签系统，辅助中台建设。市场上很多数据都集中在这一层。

陈峰：高水平的数据中台有许多衡量指标，如用户数量、月活、数据资产丰富丰富度等。，可以反映中心的规模和价值。另外，中台数据对于业务领域、过程的覆盖和支撑，也是一个非常重要的衡量指标。

数据中心在各行业应用场景中普遍遇到产品推广、标准化、落地效果差、技术与前端业务难以融合、业务决策缺乏辅助场景等问题。因此，结合数据中台的发展现状，我们认为数据中台可以从以下方向发展:

笔者见过很多企业开始拼命做生意，忽视了数据中心和数据系统的建设。当业务日趋成熟，需要数据进一步提升业务价值时，发现数据维度不全，数据质量差，大部分数据不可用，只能看海量数据，却望洋兴叹，无从下手。此时，虽然数据量很大，但大多数数据是无效的。他们最终必须将一切归零，从头开始建设数据中台。

当前，行业对数据中台存在诸多误解和理解偏差，因此，在数据中台建设过程中，误解可能导致数据中台建设失败。