早期的企业在数据信息一块都比较少，通过部署数据库以及少量开发人员就能够支撑简单的业务支持或分析。但是，随着数据量不断变大，多层级部门的日常操作和分析都是在多类型、多数据库之间进行的，使得数据的提取和访问变得复杂，造成了数据分析结果缺乏可靠性、数据处理效率低、数据转化为信息困难等诸多问题。

此外，随着数字化程度加深，企业数据量增加，需要操作和分析的对象也随之增多。传统的数据库系统会产生“蜘蛛网”现象，而数据仓库和OLAP技术已经成为主流的解决方案。

然而，当前独立的、固化的、有限的决策支持系统已然无法适应现在业务快速发展的需求。

首先，传统的数据仓库ETL流程基本上依赖于手工操作。一旦开发完成，数据承载和存储能力的提高需要很长的时间和很高的成本。

其次，传统的决策支持系统的使用者仍然是企业高层管理人员，没有具体业务经营者使用的渠道，难以适应未来精确作战的需要。

另外，随着触点的增多、业务灵活性和对数据的弹性能力要求提升，数据决策系统就非常需要变化来适应敏捷的业务模式了。但是存在的弊端就是，传统的数据决策系统都是各自独立的，无法满足更多跨系统的决策需求。

而数据中台的出现，就能够帮助企业解决这个弊端，数据中台能够支持高效构建全域数据资产、敏捷赋能多类业务、智能服务全流程人员的新型数据智能系统，能够满足大多数企业数字化转型的需求。

由此可见，数据中台对于企业实现数字化转型能够起到非常重要的帮助作用。如果您的企业也需要搭建数据中台的话，欢迎随时咨询小云哦。