对于很多企业来说，经常把数字化转型和数据中台这种大工程、大项目“划”等号，从而对转型工作望而却步，错失良机。
实际上，数字化转型的门槛并没有那么高，即使不建设中台，通过“单点”转型的方式，也能达到很好的效果;
反过来说，构建中台也并不一定是个必选项，要从风险、经济、业务等多个维度进行综合评价是否需要。
数据中台，本质是数据能力的开放和共享：
开放，强调的是实现各业务、各部门数据资源汇聚协同的技术载体;共享，强调的是实现基于属于源加工成形后的数据产品在组织内简单、敏捷的广泛应用。
不少企业在构建了数据中台后，源端系统的数据接不进来，即使接进来，数据质量也不足以有效推动数字化应用。导致数据中台以建成为目标，而不是以运营为目标。
因此，企业不能简单地把数字化转型等同于中台建设，中台只是部分企业数字化转型加深阶段的一种可能的选择罢了。
那么，如何看企业是否要进行数据中台建设呢?
一是看企业规模和复杂性。
企业的组织结构如果比较简单，那么就不容易产生数据开放性的问题。
企业各方对数据的权利和责任是相对一致的，比较容易对数据价值产生同步的认知，同时对数据资源的统筹调度门槛也相对较低。
这种情况下，中台对于数据贯通、数据汇聚的价值也就一般。
尤其对于中小企业来说，数据中台的概念可以降级为数据仓库先行实践。
因此可以说，当一个中小企业想要转型决策时，他真正需要的是数据仓库，而不是数据中台。
二是看数据源头的结构。
企业的数据都是来自于源端业务系统，无论是在线事务处理还是传感器获取的一手生产环境信息。
当源端业务系统很多，各系统产生的数据分散，且数据的格式相互不统一的时候，就需要对其进行标准化处理，然后进行统一表示和建模，从而达到数据整合的效果。
而如果企业的数据源头比较单一，不涉及跨系统、跨领域的数据应用，那么可以直接原业务系统为中心，进行数据资源的ETL，以Pipeline的方式开展数据应用。
三是看应用需求。
不只是数据中台，其实所有企业中台类型，包括业务中台、AI中台、技术中台，最终都是面向终端应用。企业中台在建设时，需要充分考虑后面怎么使用进行规划，因此，中台建设的决策需要一定的“预判性”。
通俗来说，如果不知道数据未来的使用方向，数据中台的建设往往是徒劳的。
因此，在建设数据中台之前，比较正常的一个推进路径是，先在企业内部开展一些典型的数据应用，从这些数据应用上洞察到，更深度的数字化的可能性，例如：
是否企业当前已经开展的数字化应用将会涉及到更广泛的业务条线 ...
很多数字化应用本质上是雷同的，具有可被进一步提炼抽象的共性逻辑和数据需求 ...
一些更深度的数据应用开发已经遇到了信息协同方面的实施瓶颈 ...
无论是广度上，还是深度上，数据中台都是为了强化现有数据应用的基石。本质上数据中台解决“数字化”从1到10的问题，而非从0到1的问题。
