数据中台是数据治理的延伸，通过将企业内外部数据进行整合、分析、建模等处理后，形成统一的数据视图。它能够实现对数据的统一管理、集中展现与监控预警，帮助企业提升业务决策水平。

场景：

1. 企业内部管理：实时监控各系统运行状态；

2. 业务流程管控：根据业务需求制定统一的规则和标准；

3. 数据质量管控：建立数据质量指标体系；

4. 权限控制与审计跟踪：规范员工操作流程及授权范围。

5. 员工培训平台

6. 外部合作平台

7. 大数据分析应用

8. 商业智能应用

9. 智能报表

10. 知识图谱

11. 人工智能

12. 云上办公

13. 虚拟化

14. 安全合规

15. 移动化

16. 可视化

17. 多屏协同

18. 物联网

应用领域

金融行业； 银行服务类客户（如银行）；在金融行业的核心产品为资金存管类产品和服务，这类产品的特点在于其安全性高且具有强时效性。因此银行服务的核心就是确保用户资产的安全性和及时性，而保证安全性和及时性的关键点则在于风险防控能力以及快速响应能力两个方面。；随着大数据技术在各行业的深入发展与应用落地，越来越多的金融机构开始利用大数据技术来提升自身的风控能力和客户服务能力并降低运营成本以增强核心竞争力。2017年4月17日人民银行发布了《中国人民银行关于银行业金融机构做好个人征信信息采集工作的指导意见》，要求从2017年起至2020年底前完成对个人信息的收集工作。

2018年3月5日银监会发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法》规定，2018年6月底前所有网贷机构完成备案登记工作，12月底之前全部完成p2p网络借贷机构备案登记工作，2019年上半年全部完成主要业务的线上转型或平稳退出。2019年全国”两会”，政府报告提出要推动数字经济加快成长壮大。

《中国制造2025》、《互联网+行动指导意见》、《国家大数据战略纲要》等一系列重大政策的出台为我国的大数据产业发展指明了方向。《意见》明确指出，”支持建设一批国家级工业大数据中心和创新中心”。工信部也表示将推进制造业信息化工程三期实施计划，2017-2018年在重点领域启动50个试点示范项目，2019-2021年度再组织实施100个以上重点项目。2020年前建成国家工业互联网标识解析二级节点超过30家等举措都表明我国在大力推进工业企业数字化转型的同时也在大力促进工业企业间的互联互通和资源共享。