之所以对数据进行计算、加工，归根结底都是为业务服务。然而大多数企业都会出现技术人员不懂业务，业务人员也不懂如何应用数据的问题。为解决这个问题，企业一般都会通过搭建一个支持数据采集、存储、计算以及可视化展示的平台，让业务人员能够在平台上轻松了解到各项数据，这也就是我们所常说的数据平台。

数据平台总的来说一个集成了常用大数据组件以及能够覆盖大数据处理的各个环节的基础平台，用于技术人员和业务人员能够更好地配合。而数据中台则是以数据平台为基础，以业务沉淀为背景，搭建出一套完整的基于业务场景的数据计算服务，并且，能够将各项服务有效提供给应用使用以及对各应用的数据资产实现有效管理的平台。

毕竟不管如何发展和调整，目的都是为了能够对业务增长有所帮助。而数据自身并不具备什么行业价值的，只有在对应的场景或背景下，才能发挥出应有的价值，这也是为什么如今越来越多的企业开始追求实现数字化转型。

数据中台是通过将各种类型的数据应用的共性需求进行抽象，形成数据能力，避免“烟囱式”重复建设出现浪费过多的成本的情况。并且，数据中台还包含对应用、用户、资产及能力的管理。

另外，随着企业业务的不断拓展，需要应对的数据以及业务指标只会越来越多，比如统计型指标以及预测型指标等。再根据以往数据的基础，预测数据的大致发展方向，也就是指机器学习的过程。所以说，在数据平台之外，通常都会有一个机器学习平台，从数据仓库里获取历史数据，经过一系列模型加工，生成对未知数据预测的模型表达式，这部分内容，同样是数据资产的重要组成。提供出来的模型计算服务，也会通过数据中台封装对外赋能。