自从数据中台的出现，很多人认为其出现是为了解决传统大数据平台所存在的一些弊端。为什么这么说呢？以往大多数企业为了“跟风”，试图通过安装Hadoop集群将数据上传上去，以求实现大数据管理，最终却发现除了有限的应用外，很难再挖掘出数据的价值。

除此之外，很多企业内部还存在着各部门之间重复建设或在同一个大数据平台上重复开发类似的数据应用，最终造成数据孤岛和应用孤岛的严重弊端。并且，大数据台还存在缺乏灵活性和可扩展性的弊端，一些新技术应用无法在现有平台上得到拓展，从而导致每次新增功能都需要花费漫长的时间周期，甚至需要重新搭建，久而久之就会对企业，形成了非常严重的浪费。

那么，该如何判断大数据平台是否具备承担数据中台能力呢？小云认为可以从以下几点进行参考：

1.实现数据和数据应用标准的全覆盖以及高复用率。

2.必须快速落地、快速迭代数据应用建设方式及周期。

3.新的业务场景能够快速复用现有数据能力，并且得到数据反馈。

4.在数据、人员和业务发生变化时，有可靠的管理以及解决方案。

5.各部门之间能够自助使用和共享数据能力。

6.具备精确量化数据在系统中的使用情况。

7.业务部门/IT部门/数据平台各部门的责权利清晰。

以上便是小云对如何判断大数据平台是否具备承担数据中台能力的几点见解，如有疑问或不同意见的，欢迎随时找小云一起探讨！