数据中台涉及的维度非常广，比如功能、逻辑，又或者是涉及到的字段等，那么，企业到底该如何打造适合自己的数据中台呢？其实，主要的还是要结合自身来分析企业真正需要的是什么数据？下面小云就以两个不同行业场景带大家了解该如何去分析数据，挖掘出有价值的数据：

1.电商行业

提到电商行业，相信大家都不会陌生，作为近些年来热门行业之一，又该如何去分析数据呢？其实，电商行业中的有价值的数据有很多，比如订单、商品、支付等。并且，每一项数据都还能够再次细分，就拿订单一块举例，可以细分为：分/时/日/周/月订单数、人均订单数、男性/女性用户订单数、服装/数码产品订单数、复购订单人数、订单销售额 、订单成交率以及订单退换率等。

这个场景案例所突出的信息就是，企业在分析数据的时候可以结合自身业务情况进行考虑，挖掘出对业务转化有价值的数据。

2.出行领域

在出行领域所涉及的数据不仅仅只有来自用户端，还有司机端，按照业务流程来分析的话，可以分为：用户提交订单——司机接单——用户上车、司机确认、订单开始——到达目的地、司机确认、用户下车——用户支付（自行决定是否评价）——订单流程结束。

在这个业务流程里还可以细分出很多数据指标，如：某区域内1小时内订单发起数、司机一天接单数、平均订单金额、订单取消数/率、订单公里数、某区域订单平均响应时间、订单好评/差评率等。

由此我们也可以得出结论，要分析数据时还需要切实地从自身业务的流程一步步去拆解出各个指标数据。

从以上两个不同行业场景分析数据例子中，可以看出企业如果想要挖掘出自己真正需要的数据的话，不仅需要结合自身业务场景，还需要从多个维度深度去挖掘、分析，这样才能更好地了解自身到底需要的是哪些数据，在搭建数据中台的时候才会得心应手。