数据中台的价值主要体现如下。
（1）统一的数据发展战略和清晰的数据资产规划，让数据体系化建设从诞生之初就取得全局性的战略指导和自上而下的资源支持，其后面的项目落地会事半功倍。
（2）统一数据标准，其价值类似于秦始皇实施的“书同文、车同轨，统一度量衡”的伟大举措。统一元数据的标准和数据口径，让企业内部拉齐对数据指标的认知，消除歧义。这有助于实现数据资产的流水线生产和规模化复制。
（3）统一数据模型，实现数据资产化。基于对业务的理解和抽象，制定数据分层机制，打造统一的数据仓库、数据集市模型和数据分析模型，可以促进原始数据向数据资产转变。
（4）打造系列数据工具集合，提高数据应用效率。比如，数据ETL（Extract-Transform-Load，抽取-转换-装载）、元数据管理、数据建模、数据分析平台、数据开发流程工具、项目管理工具、机器学习平台等。
（5）抽象公共数据服务，打造数据即服务（Data as a Services，DaaS）公共平台，实现数据价值的流程化、服务化和自动化。这有助于实现数据资产的复用，且快速、高效地响应前台业务的需求变化
数据中台的建设进阶角度来看，不同的数据工作者的理解有所差异，大概分为以下4个阶段。
第一个阶段：数据模型实现数据资产化。
第二个阶段：数据平台实现数据高可用性。
第三个阶段：实现数据业务化和服务化。
第四个阶段：实现数据和业务智能化
第一阶段：数据模型实现数据资产化
在这个阶段，构建数据模型，建立各种数据域、数据主题、数据集市和数据标签，使冰冷的源数据标准化，转换为业务相关的数据资产。
比如，在保险场景中，根据保险交易和行为数据，构建客户主题、保单主题、渠道主题、服务主题、销售主题、理赔主题等主题数据模型，然后基于业务的需求进一步构建各种数据集市（如精算数据集市、风险管理数据集市等）。
上述举措，把冰冷的数据变成可用的资产。业务部门可以灵活地使用这些数据资产，建设报表体系、经营分析体系和业务管理体系以支撑业务的精细化运营。
第二阶段： 数据平台实现数据高可用性
传统的数据模型主要支撑离线计算，所有的数据资产基本上以T+1时间粒度服务于业务。随着业务的发展，特别是数字化业务的发展，T+1时间粒度已不符合业务灵活、高效的需求。
业务需要实时的数据支持，以满足客户动态的需求。数据平台的出现有效地支持数据高可用性和实时计算，特别是实时数据仓库、流式计算平台等数据平台的出现，大大地提升了数据资产的迭代效率和可用效率。
业务部门可以随时通过数据平台洞察客户需求的变化并实现快速响应。
第三阶段：实现数据业务化和服务化
数据平台解决了数据的实时性和高可用性问题。下一个制约客户体验的关键因素之一是数据资产的可复用性和业务流程的通畅性。
如果对每个客户的新需求都要重新“造轮子”，那么平台层面的高效也难以抵消整个服务流程和体系的低效。
为了进一步提高效率，要着重解决数据资产的业务化和可复用问题。数据服务化是解决问题的思路之一。
数据资产只有融入了业务的血液，才可能萌发并培育对业务的认知和洞察能力。
同样，业务和数据的融合加快了数据驱动业务流程的迭代。从数据驱动业务的角度重构业务流程和数据模型，最终可以实现业务流程的涅槃升级。
最后，通过对公共模块进行抽象和封装，可以实现数据服务化。这一系列关键举措有助于实现数据资产的高可复用性。
第四阶段：实现数据和业务智能化
随着数字化发展深入人心，客户对企业服务的高要求主要体现在以下两点。
（1）客户对服务的响应期望越来越高。当客户遇到问题时，分钟级别的反馈已经满足不了客户的需求，他们希望秒级甚至更加实时的反馈和解决方案。
堆积人力的方式显然力不从心，成本也不可控。
（2）客户对服务的智慧程度要求越来越高。在大部分场景中，都由客户主动提出问题，企业的服务系统被动接受，然后寻找解决方案。
整个流程缺乏对客户需求的感知和洞察，缺乏智慧和主动感知的有效解决方案，服务的效率还有很大提升空间。
数据和业务智能是解决上述两个问题的“特效药”。业务中台的终极目标是通过数据和算法的赋能，让所有的业务服务都可以实现事前智能感知客户的需求，并智能响应客户的需求
