隨著數據技術不斷的創新發展，企業也面對巨量且零散的資料、多變複雜的業務場景，為因應更彈性、更快速的市場變化，相關數據資料也逐步彙整到數據中台上，從而產生了許多如：數據採集、數據加工、數據計算、數據分析…等工具，來協助建立數據管理，讓數據得以共享，並以安全的保護機制開拓數據的全新價值，這也就是為什麼數據中台對於企業是如此的重要。
🔘 數據孤島
首先面臨的第一個也是最大的問題─便是數據孤島。當企業發展到一定階段會因應業務拓展的需要而發展出許多組織／單位，每個組織都各有數據，各自存取，也各自定義。每個組織的數據就像一座孤島，彼此間缺乏關聯性，數據庫也無法彼此兼容，以致無法與企業內部其他數據進行連接、互動。
🔘 數據洞察
其次，企業要建置數據中台會面臨第二個問題，即企業對於數據的洞察力與分析能力。如果說，數據孤島是侷限企業發展的第一個問題，那麼數據洞察便是會阻礙企業提升能力的一大盲點。數據洞察是由「數據」、「業務場景」、「判斷標準」三者組合而成，缺一不可。企業要培養及提升數據洞察力，也必須從這三方向著手。然而，在實際工作中遇到最大的困難是，數據、業務場景、判斷標準是相互分離的。隨著數位化管理模式的持續滲透，藉由數據賦能決策亦成為越來越多企業的剛需及必須解決的問題。
🔘 數據工具
如前所述，企業因各組織因業務發展需要而各自建置系統、各自擁有數據資料而形成數據孤島，而數據工具林林總總這麼多，企業該如何評估、配搭或取捨呢？為讓企業的業務能數據化，數據能業務化，搭建數據中台是企業實現數據智慧的重要手段。不但能支撐多個前台業務，使得數據不再是各前端業務獨立管理，協助組織真正實現不同業務之間的互通互融，提升企業運營效率。
企業建設數據中台的目的，係為了讓企業高效的數據驅動，減少重複的架構建設，絕不是盲目的把所有數據全部收集在一起再開始應用。因此，企業建設數據中台的必要條件：
企業若無法善用數位資產，龐大的資料不但無法成為推動企業前進的助力，進行數位轉型升級，反之將成為企業前進的阻礙。數據中台的導入，正是協助企業將各部門間多樣且複雜的資料，在不更動到基礎設施的前提下，進行整合有效利用與創新。
數據中台對於企業業務是密不可分的，透過平台化形式與數據化的運營，支撐企業業務的發展與持續創新，其中包含：數據模型、數據技術、演算、數據分析、數據管理等等，降低企業重複建設，負責多領域、多系統、多部門的協同，帶動去中心化的組織模式，使企業能力得以迭代更新。
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