客戶痛點：
1.數字化轉型驅動：數字化轉型的關鍵在于數據，在于用好數據、讓數據發揮其應用作用。利用數據中臺實現業務優化和模式創新，適應快速變化的市場；
2.互聯網大廠運營實踐：阿里的“大中臺，小前臺”戰略。阿里通過多年不懈的努力將自己的技術和業務能力沉淀出一套綜合能力平臺（業務中臺+數據中臺），具備了對于前臺業務變化及創新的快速響應能力。借助阿里品牌影響力，數據中臺概念“風”起；
3.傳統數據倉庫面臨新問題：模型比較復雜，由于缺少模型人才，數據維護復雜，開發鏈條長，對業務方數據需求無法快速、完全響應，對非結構化數據、實時數據處理無法處理；
4.大數據平臺建設新困境：解決海量存儲和歷史數據查詢、計算等需求，業務端對數據價值的感知不明顯，數據“不知道、看不見、不好用”現象嚴重。

方案內容：
1.數據門戶產品：是數據中臺的訪問和展示入口，為業務用戶體驗數據產品、感知數據價值的統一入口，同時對數據產品應用情況進行監測；
2.自助分析BI產品：為業務提供一站式式可拖曳的數據自助分析工具，讓業務部門能夠查詢數據、自作BI報表、經營分析報告；
3.全景經營分析：全景經營分析是利用數據支撐公司經營管理、業績考核、運營管理、分支機構管理的主要手段，主要服務于公司領導、總部業務部門、分公司及業務部門日常管理工作；
4.BI可視化工具：提供自主知識產權的一站式表開發、BI、大屏幕展示開發工具，提高技術人員數據開發的效率；
5.機器學習平臺：提供數據深度學習平臺，為數據建模人員提供數據挖掘、建模、模型訓練、模型部署、模型應用、模型管理為一體的數據挖掘工具，增強公司數據應用深度；
6.指標管理平臺：通過指標基礎元數據管理和指標定義，實現指標從數據、定義、加工、生成全生命周期過程線上管理。實現指標口徑、數據質量、時效性的治理。

方案優勢：
1.快速響應業務需求：組織數據能力沉淀中臺將集合整個公司的運營數據能力、產品技術能力，對各前臺業務形成強力支撐；
2.面向應用的數據治理：由原來面向技術數據組織方式轉變成面向業務和應用的數據組織方式，由傳統接單式交付模式向產品化數據能力輸出；
3.“采管服營”一體化平臺：海量數據的采集、計算、存儲和加工、服務、流程、規范為一體的技術框架和平臺，為業務系統、部門提供數據服務；
4.端到端的團隊組織：團隊資源協調從前端業務分析到后端數據開發支撐形成完整的支撐團隊。

案例：
1.某城商行數據中臺項目
2.某證券公司數據中臺項目